R aggregate data
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這份文件介紹了群聚資料的概念，並以汽車數據為例討論如何根據汽缸數計算平均馬力。文件中提及傳統的聚合函數和data.table的用法，並展示了如何處理氣象資料，以計算日均氣溫等指標。最後，提供了相關資料的來源連結。
![> library(data.table)
> mtcars.dt <- data.table::as.data.table(mtcars)
> mtcars.dt[, mean(hp, na.rm = T), by = cyl]
cyl V1
1: 6 122.28571
2: 4 82.63636
3: 8 209.21429](https://image.slidesharecdn.com/aggregate-170412184956/85/R-aggregate-data-11-320.jpg)
R aggregate data
- 3. 按照形狀狀排列列⼀一下 5 個 6 個 4 個 Group C Group T Group R
- 4. 來來看⼀一下資料 mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb Mazda RX4 21.0 6 160.0 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4 Mazda RX4 Wag 21.0 6 160.0 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4 Datsun 710 22.8 4 108.0 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1 Hornet 4 Drive 21.4 6 258.0 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1 Hornet Sportabout 18.7 8 360.0 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2 Valiant 18.1 6 225.0 105 2.76 3.460 20.22 1 0 3 1 Duster 360 14.3 8 360.0 245 3.21 3.570 15.84 0 0 3 4 Merc 240D 24.4 4 146.7 62 3.69 3.190 20.00 1 0 4 2 Merc 230 22.8 4 140.8 95 3.92 3.150 22.90 1 0 4 2 Merc 280 19.2 6 167.6 123 3.92 3.440 18.30 1 0 4 4 Merc 280C 17.8 6 167.6 123 3.92 3.440 18.90 1 0 4 4 Merc 450SE 16.4 8 275.8 180 3.07 4.070 17.40 0 0 3 3 Merc 450SL 17.3 8 275.8 180 3.07 3.730 17.60 0 0 3 3 Merc 450SLC 15.2 8 275.8 180 3.07 3.780 18.00 0 0 3 3 Cadillac Fleetwood 10.4 8 472.0 205 2.93 5.250 17.98 0 0 3 4 Lincoln Continental 10.4 8 460.0 215 3.00 5.424 17.82 0 0 3 4 R 內建的 mtcars 汽⾞車車型號 規格
- 5. mtcars 汽⾞車車各項欄欄位說明 mpg Miles/(US) gallon 油耗(英哩/加侖) cyl Number of cylinders 汽缸數 disp Displacement (cu.in.) 排氣量量(立⽅方英吋) hp Gross horsepower 淨⾺馬⼒力力 drat Rear axle ratio 後輪輪軸比 wt Weight (1000 lbs) 重量量 (1000 磅) qsec 1/4 mile time 加速⾄至 1/4 英哩時間 vs V/S 汽缸排列列： V 型或直列列式 (欸，沒有⽔水平對臥！） am Transmission (0 = automatic, 1 = manual) 變速系統 (0 = ⾃自排, 1 = ⼿手排) gear Number of forward gears 驅動輪輪數量量 carb Number of carburetors 化油器數量量
- 7. • 傳統上可以這樣做：使⽤用 aggregate function aggregate(data, by, function) 資料 根據哪個欄欄位 (需要使⽤用list) ⽤用什什麼⽅方式計算 不同汽缸的平均⾺馬⼒力力數是多少？ ＊）如果在資料庫SQL中，aggregate function 通常稱為 group by
- 8. > aggregate(mtcars$hp, by=list(cyl), + FUN=mean, omit.na=T) Group.1 x 1 4 82.63636 2 6 122.28571 3 8 209.21429
- 10. data.table 的⽤用法 aggregate(i, j, by) i 列列、j ⾏行行、group by
- 11. > library(data.table) > mtcars.dt <- data.table::as.data.table(mtcars) > mtcars.dt[, mean(hp, na.rm = T), by = cyl] cyl V1 1: 6 122.28571 2: 4 82.63636 3: 8 209.21429
- 12. 接下來來看⼀一下氣象資料