【内容】
データのイメージは, ユーザーがいて, 衣食住の費用が記録されているというもの.
まず初めはレコードが0と記録されているケース. ライブラリ読み込みと模擬データセットの作成.
# Rやtidyverse周りのアップデートをまだサボっている
library(tidyverse)
df_clothes <- data.frame(
breakdown = "clothes",
user = c("A", "B", "C", "D"),
expenditure = c(14, 3, 7, 0)
)
df_food <- data.frame(
breakdown = "food",
user = c("A", "B", "C", "D"),
expenditure = c(2, 8, 6, 12)
)
df_rent <- data.frame(
breakdown = "rent",
user = c("A", "B", "C", "D"),
expenditure = c(7, 12, 9, 8)
)
df_expenditure <- rbind.data.frame(df_clothes,
df_food,
df_rent)
df_expenditure
## breakdown user expenditure
## 1 clothes A 14
## 2 clothes B 3
## 3 clothes C 7
## 4 clothes D 0
## 5 food A 2
## 6 food B 8
## 7 food C 6
## 8 food D 12
## 9 rent A 7
## 10 rent B 12
## 11 rent C 9
## 12 rent D 8
本当にやりたい集計はこのような形になる. 費用項目ごとに平均を出す.
df_expenditure %>% group_by(breakdown) %>%
summarise(N = n(),
ave_expenditure = mean(expenditure))
## # A tibble: 3 x 3
## breakdown N ave_expenditure
## <fct> <int> <dbl>
## 1 clothes 4 6
## 2 food 4 7
## 3 rent 4 9
しかし, レコードに0が記録されていないデータセットだった場合を考えたいので, そのようなデータセットを作成. この場合に上と同じ集計をすると違う結果が出てしまう.
つまり, clothesの集計が3人分で行われている. お金を使っている人の平均を出していることになる.
df_expenditure_nonzero <- df_expenditure %>% filter(expenditure!=0)
df_expenditure_nonzero %>% group_by(breakdown) %>%
summarise(N = n(),
ave_expenditure = mean(expenditure))
## # A tibble: 3 x 3
## breakdown N ave_expenditure
## <fct> <int> <dbl>
## 1 clothes 3 8
## 2 food 4 7
## 3 rent 4 9
この問題を回避するため, 一度wide型に変換してNAを作成して, long型に戻すことで計上されていない部分を確保する.
df_expenditure_nonzero %>% spread(key = breakdown, value = expenditure) %>%
gather(key = breakdown, value = expenditure, -user)
## user breakdown expenditure
## 1 A clothes 14
## 2 B clothes 3
## 3 C clothes 7
## 4 D clothes NA
## 5 A food 2
## 6 B food 8
## 7 C food 6
## 8 D food 12
## 9 A rent 7
## 10 B rent 12
## 11 C rent 9
## 12 D rent 8
# wideとlongの変換をgather&spreadではなくpivotで書く(練習とメモ目的)
#df_expenditure_nonzero %>% pivot_wider(names_from = breakdown, values_from = expenditure) %>%
# pivot_longer(-user, names_to = "breakdown", values_to = "expenditure")
long&wideの再変換を通して集計すると, 欲しかった結果が得られる.
# NA入りだと平均が計算されない
#df_expenditure_nonzero %>% spread(key = breakdown, value = expenditure) %>%
# gather(key = breakdown, value = expenditure, clothes,food,rent) %>%
# group_by(breakdown) %>%
# summarise(N = n(),
# ave_expenditure = mean(expenditure))
# NAを0に置換して集計
df_expenditure_nonzero %>% spread(key = breakdown, value = expenditure) %>%
gather(key = breakdown, value = expenditure, clothes,food,rent) %>%
group_by(breakdown) %>%
replace_na(list(expenditure=0)) %>%
summarise(N = n(),
ave_expenditure = mean(expenditure))
## # A tibble: 3 x 3
## breakdown N ave_expenditure
## <chr> <int> <dbl>
## 1 clothes 4 6
## 2 food 4 7
## 3 rent 4 9
wideとlongの変換を挟まずにもっと楽にできないかと思っているので, 分かったらここに追記する予定.
【追記】
Twitterで教えていただきました.
df_expenditure_nonzero %>%
complete(user, breakdown,
fill = list(expenditure=0)) %>%
group_by(breakdown) %>%
summarise(N = n(),
ave_expenditure = mean(expenditure))
## # A tibble: 3 x 3
## breakdown N ave_expenditure
## <fct> <int> <dbl>
## 1 clothes 4 6
## 2 food 4 7
## 3 rent 4 9
# summariseの引数.groupsを入れたケースのメモ
#df_expenditure_nonzero %>%
# complete(user, breakdown,
# fill = list(expenditure=0)) %>%
# group_by(breakdown) %>%
# summarise(N = n(),
# ave_expenditure = mean(expenditure),
# .groups = "drop") # .groupsは{dplyr}v1.0.0から使える余計なungroupを不要にできるぽい
無駄なlongとwide変換もNA置換もなくなりました. ありがとうございました!!
