集計表を作成し、小計・合計を計算するパッケージ
次のコマンドでGitHubからインストールできます。
devtools::install_github("ichiromurata/totalize")
Rにはデータを集計する様々な関数があります。
datasets::CO2のデータを例に取りましょう。データ数のカウントはtable()で行えます。
table(interaction(datasets::CO2$Type, datasets::CO2$Treatment))
#>
#> Quebec.nonchilled Mississippi.nonchilled Quebec.chilled Mississippi.chilled
#> 21 21 21 21値の足し上げにはtapply()、stats::xtabs()、
tapply(datasets::CO2$uptake, datasets::CO2[c("Type", "Treatment")], FUN=sum)
#> Treatment
#> Type nonchilled chilled
#> Quebec 742 666.8
#> Mississippi 545 332.1
stats::xtabs(uptake~Type+Treatment, data=datasets::CO2)
#> Treatment
#> Type nonchilled chilled
#> Quebec 742.0 666.8
#> Mississippi 545.0 332.1あるいはstats::aggregate()を使うことができます。
stats::aggregate(datasets::CO2["uptake"], datasets::CO2[c("Type", "Treatment")], sum)
#> Type Treatment uptake
#> 1 Quebec nonchilled 742.0
#> 2 Mississippi nonchilled 545.0
#> 3 Quebec chilled 666.8
#> 4 Mississippi chilled 332.1しかしこれらの関数は各グループの小計や合計（上の例では”Type”計、“Treatment”計、合計）までを一度に算出することはできません。 そのような異なる階層の計算を行うには、別々に関数を実行する必要があります。
totalizeはこれをまとめて一度に行います。
library(totalize)
totalize(datasets::CO2, c(Type, Treatment), val=uptake, asDF=TRUE)
#> Type Treatment uptake
#> 1 all_Type all_Treatment 2285.9
#> 2 all_Type nonchilled 1287.0
#> 3 all_Type chilled 998.9
#> 4 Quebec all_Treatment 1408.8
#> 5 Quebec nonchilled 742.0
#> 6 Quebec chilled 666.8
#> 7 Mississippi all_Treatment 877.1
#> 8 Mississippi nonchilled 545.0
#> 9 Mississippi chilled 332.1さらに、2次元の集計表に展開することができます。
totalize(datasets::CO2, row=Type, col=Treatment, val=uptake)
#> Treatment
#> Type all_Treatment nonchilled chilled
#> all_Type 2285.9 1287 998.9
#> Quebec 1408.8 742 666.8
#> Mississippi 877.1 545 332.13つ以上の変数があるときは、行あるいは列に組み合わせを作って2次元の集計表を作成します。
totalize(datasets::CO2, row=Type, col=c(Treatment, conc), val=uptake)
#> Treatment,conc
#> Type all_Treatment|all_conc all_Treatment|95 all_Treatment|175 all_Treatment|250 all_Treatment|350 all_Treatment|500 all_Treatment|675 all_Treatment|1000 nonchilled|all_conc nonchilled|95 nonchilled|175 nonchilled|250 nonchilled|350 nonchilled|500 nonchilled|675 nonchilled|1000 chilled|all_conc chilled|95 chilled|175 chilled|250 chilled|350 chilled|500 chilled|675 chilled|1000
#> all_Type 2285.9 147.1 267.4 346.5 368.0 370.5 383.4 403 1287 79.7 150.7 194.8 210.8 210.6 216.1 224.3 998.9 67.4 116.7 151.7 157.2 159.9 167.3 178.7
#> Quebec 1408.8 84.4 162.5 215.6 228.5 228.8 237.0 252 742 45.8 90.1 112.2 121.1 118.8 124.5 129.5 666.8 38.6 72.4 103.4 107.4 110.0 112.5 122.5
#> Mississippi 877.1 62.7 104.9 130.9 139.5 141.7 146.4 151 545 33.9 60.6 82.6 89.7 91.8 91.6 94.8 332.1 28.8 44.3 48.3 49.8 49.9 54.8 56.2
totalize(datasets::CO2, row=c(Type, conc), col=Treatment, val=uptake)
#> Treatment
#> Type,conc all_Treatment nonchilled chilled
#> all_Type|all_conc 2285.9 1287.0 998.9
#> all_Type|95 147.1 79.7 67.4
#> all_Type|175 267.4 150.7 116.7
#> all_Type|250 346.5 194.8 151.7
#> all_Type|350 368.0 210.8 157.2
#> all_Type|500 370.5 210.6 159.9
#> all_Type|675 383.4 216.1 167.3
#> all_Type|1000 403.0 224.3 178.7
#> Quebec|all_conc 1408.8 742.0 666.8
#> Quebec|95 84.4 45.8 38.6
#> Quebec|175 162.5 90.1 72.4
#> Quebec|250 215.6 112.2 103.4
#> Quebec|350 228.5 121.1 107.4
#> Quebec|500 228.8 118.8 110.0
#> Quebec|675 237.0 124.5 112.5
#> Quebec|1000 252.0 129.5 122.5
#> Mississippi|all_conc 877.1 545.0 332.1
#> Mississippi|95 62.7 33.9 28.8
#> Mississippi|175 104.9 60.6 44.3
#> Mississippi|250 130.9 82.6 48.3
#> Mississippi|350 139.5 89.7 49.8
#> Mississippi|500 141.7 91.8 49.9
#> Mississippi|675 146.4 91.6 54.8
#> Mississippi|1000 151.0 94.8 56.2集計する際にNAを無視するには、na.rm=TRUEなどをFUNで指定する関数の引数に追加できます。
# Missing values turn the totals into NA
totalize(datasets::penguins, species, island, val=body_mass, FUN=sum)
#> island
#> species all_island Biscoe Dream Torgersen
#> all_species NA NA 460400 NA
#> Adelie NA 163225 206550 NA
#> Chinstrap 253850 NA 253850 NA
#> Gentoo NA NA NA NA
# Ignoring NAs
totalize(datasets::penguins, species, island, val=body_mass, FUN=sum, na.rm=TRUE)
#> island
#> species all_island Biscoe Dream Torgersen
#> all_species 1437000 787575 460400 189025
#> Adelie 558800 163225 206550 189025
#> Chinstrap 253850 NA 253850 NA
#> Gentoo 624350 624350 NA NAデータによってはグループ変数の値に不詳（欠測）を含む場合があります。これを集計するときは「不詳」や「分類不能」として明示的に集計表に示すこともありますが、集計表には表示しないこともしばしばあります。
このような場合に小計や合計を計算するには注意が必要です。グループごとに集計した結果を内訳として足し上げるだけでは、小計や合計から不詳のデータが除かれてしまいます。totalizeはこれに対処するために小計や合計を全てのデータから計算しています。
下の例ではpalmerpenguinsのデータセットのsex列に不詳（NA）が含まれることから、femaleとmaleの計が小計と一致しないことを示しています。
# Correctly count the total that does not match the sum of female + male
totalize(datasets::penguins, species, sex)
#> sex
#> species all_sex female male
#> all_species 344 165 168
#> Adelie 152 73 73
#> Chinstrap 68 34 34
#> Gentoo 124 58 61
# `addmargins()` excludes the unclassified data
xtabs(~species+sex, data=datasets::penguins) |>
addmargins()
#> sex
#> species female male Sum
#> Adelie 73 73 146
#> Chinstrap 34 34 68
#> Gentoo 58 61 119
#> Sum 165 168 333totailzeは1列のみの表も作成できます。
totalize(datasets::CO2, row=c(Type, Treatment), val=uptake)
#>
#> Type,Treatment uptake
#> all_Type|all_Treatment 2285.9
#> all_Type|nonchilled 1287.0
#> all_Type|chilled 998.9
#> Quebec|all_Treatment 1408.8
#> Quebec|nonchilled 742.0
#> Quebec|chilled 666.8
#> Mississippi|all_Treatment 877.1
#> Mississippi|nonchilled 545.0
#> Mississippi|chilled 332.11行のみの表を作る場合は、上の表を転置t()してください。
totalize(datasets::CO2, row=c(Type, Treatment), val=uptake) |> t()
#> Type,Treatment
#> all_Type|all_Treatment all_Type|nonchilled all_Type|chilled Quebec|all_Treatment Quebec|nonchilled Quebec|chilled Mississippi|all_Treatment Mississippi|nonchilled Mississippi|chilled
#> uptake 2285.9 1287 998.9 1408.8 742 666.8 877.1 545 332.1変数の名前はダブルクォーテーションで囲まずにそのまま渡すことができます。（Non-standard evaluation）
このパッケージでは四捨五入を行う関数awayfromzero()を提供しています。
Rのround()関数は四捨五入ではなく偶数丸めを行います。四捨五入の関数はbase
Rには含まれていません。
awayfromzero()は浮動小数点形式の有効桁数の問題に対処するため、入力された数の桁数に応じて切り上げと切り下げを判定する精度を変化させています。
四捨五入はパイプ演算子|>で結んで実行できます。
totalize(datasets::CO2, row=c(Treatment, conc), col=Type, val=uptake, FUN=mean) |>
awayfromzero(digits = 1)
#> Type
#> Treatment,conc all_Type Quebec Mississippi
#> all_Treatment|all_conc 27.2 33.5 20.9
#> all_Treatment|95 12.3 14.1 10.5
#> all_Treatment|175 22.3 27.1 17.5
#> all_Treatment|250 28.9 35.9 21.8
#> all_Treatment|350 30.7 38.1 23.3
#> all_Treatment|500 30.9 38.1 23.6
#> all_Treatment|675 32.0 39.5 24.4
#> all_Treatment|1000 33.6 42.0 25.2
#> nonchilled|all_conc 30.6 35.3 26.0
#> nonchilled|95 13.3 15.3 11.3
#> nonchilled|175 25.1 30.0 20.2
#> nonchilled|250 32.5 37.4 27.5
#> nonchilled|350 35.1 40.4 29.9
#> nonchilled|500 35.1 39.6 30.6
#> nonchilled|675 36.0 41.5 30.5
#> nonchilled|1000 37.4 43.2 31.6
#> chilled|all_conc 23.8 31.8 15.8
#> chilled|95 11.2 12.9 9.6
#> chilled|175 19.5 24.1 14.8
#> chilled|250 25.3 34.5 16.1
#> chilled|350 26.2 35.8 16.6
#> chilled|500 26.7 36.7 16.6
#> chilled|675 27.9 37.5 18.3
#> chilled|1000 29.8 40.8 18.7