首页 文章

如何按组获取摘要统计信息

提问于
浏览 次
45

我试图在R / S-PLUS中一次性按分类列分组获得多个汇总统计信息 . 我找到了几个函数，但是每个函数都会执行一次统计，比如`aggregate（） .

data <- c(62, 60, 63, 59, 63, 67, 71, 64, 65, 66, 68, 66, 
          71, 67, 68, 68, 56, 62, 60, 61, 63, 64, 63, 59)
grp <- factor(rep(LETTERS[1:4], c(4,6,6,8)))
df <- data.frame(group=grp, dt=data)
mg <- aggregate(df$dt, by=df$group, FUN=mean)    
mg <- aggregate(df$dt, by=df$group, FUN=sum)

我正在寻找的是在一次通话中获得同一组的多个统计数据，如mean，min，max，std，...等，这是可行的吗？

r s

9 回答

  • 75

    我会为 tapply() 投入两美分 .

    tapply(df$dt, df$group, summary)

    您可以编写一个自定义函数，其中包含要替换摘要的特定统计信息 .

    回复于
  • 1

    dplyr 包可能是这个问题的不错替代方案：

    library('dplyr')
df %>% group_by(group) %>% summarize(mean=mean(dt), sum=sum(dt))
    回复于
  • 5

    使用Hadley Wickham的purrr包这很简单 . 使用 split 将传递的 data_frame 拆分为组，然后使用 map 将 summary 函数应用于每个组 .

    library(purrr)

df %>% split(.$group) %>% map(summary)
    回复于
  • 29

    在 psych 包中's many different ways to go about this, but I' m偏向 describeBy ：

    describeBy(df$dt, df$group, mat = TRUE)
    回复于
  • 3

    看一下 plyr 包 . 具体来说， ddply

    ddply(df, .(group), summarise, mean=mean(dt), sum=sum(dt))
    回复于
  • 3

    除 describeBy 外， doBy 包是另一种选择 . 它提供了SAS PROC SUMMARY的大部分功能 . 详情：http://www.statmethods.net/stats/descriptives.html

    回复于
  • 18

    我刚刚发现了一个很棒的R包tables . 您可以根据需要按照多个类别对数据进行制表，并计算多个变量的多个统计数据 - 这真是太棒了！

    但等等，还有更多！该软件包具有为表生成LaTeX代码的功能，以便于导入到您的文档中 .

    回复于
  • 11

    经过5年的漫长岁月，我肯定不会对这个答案给予太多的关注，但仍然要完成所有选项，这里是 data.table

    library(data.table)
setDT(df)[ , list(mean_gr = mean(dt), sum_gr = sum(dt)) , by = .(group)]
#   group mean_gr sum_gr
#1:     A      61    244
#2:     B      66    396
#3:     C      68    408
#4:     D      61    488
    回复于
  • 10

    首先，它取决于您的R版本 . 如果您已通过2.11，则可以将aggreggate与多个结果函数（摘要，实例或您自己的函数）一起使用 . 如果没有，你可以使用贾斯汀的答案 .

    回复于

相关问题