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R - 摘要（数据）和摘要（数据$变量）中的差异

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我有一个data set，有61个观察值和2个变量 . 当我总结整个数据时，第二个变量的分位数，中位数，平均值和最大值有时不同于我从第二个变量汇总得到的结果 . 这是为什么？

data <- read.csv("testdata.csv")

head(data)
#   Group.1     x
# 1 10/1/12     0
# 2 10/2/12   126
# 3 10/3/12 11352
# 4 10/4/12 12116
# 5 10/5/12 13294
# 6 10/6/12 15420

summary(data)
#   Group.1           x        
# 10/1/12 : 1   Min.   :    0  
# 10/10/12: 1   1st Qu.: 6778  
# 10/11/12: 1   Median :10395  
# 10/12/12: 1   Mean   : 9354  
# 10/13/12: 1   3rd Qu.:12811  
# 10/14/12: 1   Max.   :21194  
# (Other) :55             

summary(data[2])
#       x        
# Min.   :    0  
# 1st Qu.: 6778  
# Median :10395  
# Mean   : 9354  
# 3rd Qu.:12811  
# Max.   :21194  

# The following code yield different result:

summary(data$x)
# Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
# 0    6778   10400    9354   12810   21190
r summary

1 回答

  • 1

    @ r2evans的评论是正确的，因为差异是由 summary.data.frame 和 summary.default 的差异引起的 .

    两种方法的默认值 digits 均为 max(3L, getOption("digits") - 3L) . 如果您尚未更改选项，则评估为 4L . 但是，这两种方法在格式化输出时使用不同的 digits 参数，这是两种方法输出差异的原因 . 来自 ?summary ：

    digits：integer，用于使用signif（）（对于summary.default）或format（）（对于summary.data.frame）进行数字格式设置 .

    假设我们在问题中有 x 的摘要统计数据的向量：

    q <- append(quantile(data$x), mean(data$x), after = 3L)
q
##   0%      25%      50%               75%     100% 
## 0.00  6778.00 10395.00  9354.23 12811.00 21194.00

    在 summary.default 中，使用 signif 格式化输出，将其输入舍入为提供的有效数字 digits ：

    signif(q, digits = 4L)
## 0%   25%   50%         75%  100% 
##  0  6778 10400  9354 12810 21190

    虽然 summary.data.frame 使用 format ，它使用它的 digits 参数作为要显示的有效位数的sugggestion（?format）：

    format(q, digits = 4L)
##      0%     25%     50%             75%    100% 
## "    0" " 6778" "10395" " 9354" "12811" "21194"

    因此，当使用默认的 digits 参数值 4 时， summary.default(data$x) 将5位分位数舍入为4位有效数字;但是 summary.data.frame(data[2]) 显示5位分位数而没有舍入 .

    如果您明确提供 digits 参数大于4，您将得到相同的结果：

    summary(data[2], digits = 5L)
##        x          
## Min.   :    0.0  
## 1st Qu.: 6778.0  
## Median :10395.0  
## Mean   : 9354.2  
## 3rd Qu.:12811.0  
## Max.   :21194.0  

summary(data$x, digits = 5L)
##   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##    0.0  6778.0 10395.0  9354.2 12811.0 21194.0

    作为默认 digits 的两种方法的差异的极端例子：

    df <- data.frame(a = 1e5 + 0:100)

summary(df$a)
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##  100000  100000  100000  100000  100100  100100 

summary(df)
##       a         
## Min.   :100000  
## 1st Qu.:100025  
## Median :100050  
## Mean   :100050  
## 3rd Qu.:100075  
## Max.   :100100
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