- R과 Google chart API의 인터페이스를 제공한다.
실습을 위한 데이터를 얻기 위해 설치했다. 아래와 같이 설치하면, Fruits와 같은 데이터셋을 사용할 수 있다.
install('googlevis')
library('googleVis')
Fruits
- aggregate(x, by, function, ... )
> banana <- Fruits[Fruits$Fruit == 'Bananas',]
Fruits 데이터 셋에서, Banana의 판매 수익을 알고 싶을 경우 어떻게 할 것인가?
아래와 같이 'Bananas' 를 직접 Hard coding해서, 'Bananas'의 정보를 얻을 수는 있을 것이다. 만약, 문자가 변경되어 'Oranges', 'Apples' 를 보고 싶다면? 매번 변경해줘야 한다. 이런 Hard coding은 하지 않도록 해야한다.
aggregate는 Group By 같은 기능을 통해 이런 문제해결에 도움을 주는 함수다.
aggregate (함수를 적용할 대상~기준, 데이터 , 함수)
데이터를 기준에 따라 분할하고 각각에 대한 요약 통계를 계산(함수를 이용해) 한 다음 결과를 편리한 형식으로 반환한다. (Splits the data into subsets, computes summary statistics for each, and returns the result in a convenient form)
## Default S3 method:
aggregate(x, ...)
## S3 method for class 'data.frame'
aggregate(x, by, FUN, ..., simplify = TRUE, drop = TRUE)
## S3 method for class 'formula'
aggregate(formula, data, FUN, ...,
subset, na.action = na.omit)
## S3 method for class 'ts'
aggregate(x, nfrequency = 1, FUN = sum, ndeltat = 1,
ts.eps = getOption("ts.eps"), ...)
# 과일별 판매수익 합계
> aggregate(Sales~Fruit, Fruits, sum)
Fruit Sales
1 Apples 298
2 Bananas 260
3 Oranges 287
Sales~Fruit : 기준이 되는 대상은 Fruit이다. Fruit의 종류별로 Grouping이 된다.
Sales는 Group으로 나뉘어진 과일들의 데이터 중 함수를 적용할 대상이된다.
Fruits : 위에서 설치한 데이터셋이다.
sum : 마지막 인자로 sum함수를 주었기 때문에, 과일별로 Salse 값의 sum을 계산하게 된다.
# 연도별 이익 합계
> aggregate(Profit~Year, Fruits, sum)
Year Profit
1 2008 44
2 2009 61
3 2010 30
# 과일별, 연도별 이익 합계
> aggregate(Profit~Year+Fruit, Fruits, sum)
Year Fruit Profit
1 2008 Apples 20
2 2009 Apples 32
3 2010 Apples 13
4 2008 Bananas 9
5 2009 Bananas 16
6 2010 Bananas 10
7 2008 Oranges 15
8 2009 Oranges 13
9 2010 Oranges 7
# 년별 월별 세금을 계산 ( 총 판매액(Sales) - 총 수익(Profit) * 0.1 )
> dfFee <- aggregate((Sales-Profit)*0.1~substr(Date,6,7)+Year,Fruits,sum)
> names(dfFee) <- c('Year','Date','Fee')
Year Date Fee
1 12 2008 23.5
2 12 2009 23.7
3 12 2010 23.8
- apply(array, margin, function ... )
array 또는 matrix에 margin에 따라 function을 적용한 결과를 Vector 나 array로 리턴한다.
margin값으로 1행을 의미, 2열을 의미, c(1, 2)행과열 를 설정할 수 있다.
> df2 <- Fruits[, c(4:6)]
> rowSums(df2)
196 222 178 192 170 186 188 196 162
# df2 matrix를 행별로 sum 연산
> apply(df2,1,sum)
196 222 178 192 170 186 188 196 162
