この操作は、データフレームで実行する必要があります。 7行5列のデータフレームを作成しましょう。
市場=データ。フレーム（（market_id=c（（1、2、1、4、3、4、5）。、market_name=c（（「M1」、「M2」、「M3」、
「M4」、「M3」、「M4」、「M3」）。、市場=c（（‘インド’、‘アメリカ合衆国’、‘インド’、‘オーストラリア’、‘アメリカ合衆国’、
‘インド’、‘オーストラリア’）。、market_type=c（（‘買い物’、‘バー’、‘買い物’、「レストラン」、
‘買い物’、‘バー’、‘買い物’）。、market_squarefeet=c（（120、342、220、110、342、220、110）。）。
＃市場データフレームを表示する
印刷（（市場）。
結果
ここで、類似した値を別の列にグループ化して、列の合計を返します。
方法1：Aggregate（）
ここでは、3つのパラメーターを受け取るaggregate（）関数を使用します。
構文
集計（（dataframe_object $ grouped、 リスト（（dataframe_object $ grouping）。、 楽しい=和）。
パラメーター
- 最初のパラメーターは、グループごとの値の合計を返す変数列（グループ化）を取ります。
- 2番目のパラメーターは、値がこれらの列にグループ化されるように、リスト内の単一または複数の列（グループ化）を取ります。
- 3番目のパラメーターはFUNを取ります。これは、合計関数を取り、グループ化された値の合計を返します。
例1
この例では、market_place列の値をグループ化し、market_place列でグループ化されたmarket_squarefeet列の値の合計を取得します。
＃7行5列のデータフレームマーケットを作成します。
市場=データ。フレーム（（market_id=c（（1、2、1、4、3、4、5）。、market_name=c（（「M1」、「M2」、「M3」、
「M4」、「M3」、「M4」、「M3」）。、市場=c（（‘インド’、‘アメリカ合衆国’、‘インド’、‘オーストラリア’、‘アメリカ合衆国’、
‘インド’、‘オーストラリア’）。、market_type=c（（‘買い物’、‘バー’、‘買い物’、「レストラン」、
‘買い物’、‘バー’、‘買い物’）。、market_squarefeet=c（（120、342、220、110、342、220、110）。）。
#market_placeをグループ化して、グループ内の平方フィートの合計を取得します
印刷（（集計（（マーケット$market_squarefeet、 リスト（（market $ market_place）。、 楽しい=和）。）。
結果
market_place列の同様の値（オーストラリア、インド、および米国）がグループ化され、market_squareフィート列のグループ化された値の合計が返されることがわかります。
例2
この例では、market_type列の値をグループ化し、market_type列でグループ化されたmarket_squarefeet列の合計を取得します。
＃7行5列のデータフレームマーケットを作成します。
市場=データ。フレーム（（market_id=c（（1、2、1、4、3、4、5）。、market_name=c（（「M1」、「M2」、「M3」、
「M4」、「M3」、「M4」、「M3」）。、市場=c（（‘インド’、‘アメリカ合衆国’、‘インド’、‘オーストラリア’、‘アメリカ合衆国’、
‘インド’、‘オーストラリア’）。、market_type=c（（‘買い物’、‘バー’、‘買い物’、「レストラン」、
‘買い物’、‘バー’、‘買い物’）。、market_squarefeet=c（（120、342、220、110、342、220、110）。）。
#market_typeをグループ化して、グループ内の平方フィートの合計を取得します
印刷（（集計（（マーケット$market_squarefeet、 リスト（（マーケット$マーケットタイプ）。、 楽しい=和）。）。
結果
market_type列の同様の値（bar、grocery、およびrestaurent）がグループ化され、market_squareフィート列のグループ化された値の合計が返されることがわかります。
例3
この例では、market_type列とmarket_place列の値をグループ化し、market_type列とmarket_place列でグループ化されたmarket_squarefeet列の値の合計を取得します。
＃7行5列のデータフレームマーケットを作成します。
市場=データ。フレーム（（market_id=c（（1、2、1、4、3、4、5）。、market_name=c（（「M1」、「M2」、「M3」、
「M4」、「M3」、「M4」、「M3」）。、市場=c（（‘インド’、‘アメリカ合衆国’、‘インド’、‘オーストラリア’、‘アメリカ合衆国’、
‘インド’、‘オーストラリア’）。、market_type=c（（‘買い物’、‘バー’、‘買い物’、「レストラン」、
‘買い物’、‘バー’、‘買い物’）。、market_squarefeet=c（（120、342、220、110、342、220、110）。）。
#market_placeとmarket_typeをグループ化して、グループ内の平方フィートの合計を取得します
印刷（（集計（（マーケット$market_squarefeet、 リスト（（market $ market_place、マーケット$マーケットタイプ）。、 楽しい=和）。）。
結果
2つの列の同様の値がグループ化され、market_squareフィート列にグループ化された値の合計が返されたことがわかります。
方法2：Dplyr
ここでは、dplyrライブラリで使用可能なsummarise_at（）関数とともにgroup_by（）関数を使用して、sum操作でgroup_by関数を実行します。
構文
dataframe_object％>>％group_by（（グループ化）。 ％>>％summarise_at（（vars（（グループ化）。、 リスト（（名前 = 和）。）。
どこ：
- group_by（）は1つのパラメーター、つまりグループ化列を取ります
- summarise_at（）は2つのパラメーターを取ります：
- 最初のパラメーターは、グループごとの値の合計を返す変数列（グループ化）を取ります。
- 2番目のパラメーターは、リストを介して合計関数を取ります。
最後に、最初に合計で要約し、それをグループにロードします。 次に、グループ化された列をデータフレームオブジェクトにロードします。
ティブルを返します。
例1
この例では、market_place列の値をグループ化し、market_place列でグループ化されたmarket_squarefeet列の値の合計を取得します。
図書館（（「dplyr」）。
#market_placeをグループ化して、グループ内の平方フィートの合計を取得します
印刷（（市場％>>％group_by（（市場）。 ％>>％
summarise_at（（vars（（market_squarefeet）。、 リスト（（名前 = 和）。）。）。
結果
market_place列の同様の値（オーストラリア、インド、および米国）がグループ化され、market_squareフィート列のグループ化された値の合計が返されることがわかります。
例2
この例では、market_type列の値をグループ化し、market_type列でグループ化されたmarket_squarefeet列の値の合計を取得します。
図書館（（「dplyr」）。
#market_typeをグループ化して、グループ内の平方フィートの合計を取得します
印刷（（市場％>>％group_by（（market_type）。 ％>>％
summarise_at（（vars（（market_squarefeet）。、 リスト（（名前 = 和）。）。）。
結果
market_type列の同様の値（bar、grocery、restaurent）がグループ化され、market_squareフィート列のグループ化された値の合計が返されることがわかります。
結論
単一または複数の列を他の数値列とグループ化して、aggregate（）関数を使用して数値列の合計を返すことができます。 同様に、summarise_at（）関数でgroupby（）関数を使用して、列内の類似した値をグループ化し、別の列に関してグループ化された値の合計を返すことができます。
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