समूह

Question

द्वारा सारांश आंकड़े कैसे प्राप्त करें मैं एक शॉट में वर्गीकृत कॉलम द्वारा समूहित आर-प्लस/एस प्लस में कई सारांश आंकड़े प्राप्त करने का प्रयास कर रहा हूं। मैंने कुछ कार्यों को पाया लेकिन उनमें से सभी एक कॉल प्रति आंकड़े करते हैं, जैसे कुल।

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)  

मैं क्या देख रहा हूँ, एक कॉल में मतलब, न्यूनतम, अधिकतम, एसटीडी की तरह एक ही समूह, ... आदि के लिए कई आंकड़े प्राप्त कर सकते है कि संभव है?

Answer 1

plyr पैकेज पर एक नज़र डालें। विशेष रूप से, ddply

ddply(df, .(group), summarise, mean=mean(dt), sum=sum(dt)) 

Answer 2

सबसे पहले, यह आर के अपने संस्करण पर निर्भर करता है आप 2.11 से पारित कर दिया है, तो आप एक से अधिक परिणाम कार्यों (सारांश, उदाहरण के द्वारा, या अपने स्वयं समारोह) के साथ aggreggate उपयोग कर सकते हैं। यदि नहीं, तो आप जस्टिन द्वारा किए गए उत्तर का उपयोग कर सकते हैं।

Answer 3

इस बारे में जाने के लिए कई अलग अलग तरीकों है, लेकिन मैं psych पैकेज में describeBy को आंशिक हूँ:

describeBy(df$dt, df$group, mat = TRUE) 

Answer 4

मैं tapply() के लिए मेरे दो सेंट में डाल देता हूँ।

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

आप उन विशिष्ट आंकड़ों के साथ एक कस्टम फ़ंक्शन लिख सकते हैं, जिन्हें आप सारांश को प्रतिस्थापित करना चाहते हैं।

Answer 5

describeBy के अलावा, doBy पैकेज एक और विकल्प है। यह एसएएस प्रोक सारांश की अधिक कार्यक्षमता प्रदान करता है। विवरण: http://www.statmethods.net/stats/descriptives.html

Answer 6

मुझे अभी एक अद्भुत आर पैकेज tables मिला है। आप जितनी चाहें उतनी श्रेणियों से डेटा को टैबलेट कर सकते हैं और एकाधिक चर के लिए कई आंकड़ों की गणना कर सकते हैं - यह वाकई अद्भुत है!

लेकिन प्रतीक्षा करें, और भी कुछ है! पैकेज में आपके दस्तावेज़ों के लिए आसान आयात के लिए आपके टेबल के लिए लाटेक्स कोड जेनरेट करने के लिए फ़ंक्शन हैं।

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

Answer 7

dplyr पैकेज इस समस्या के लिए अच्छा विकल्प हो सकता है। समूह में data_frame को विभाजित करने के लिए split का उपयोग करें, फिर प्रत्येक समूह में summary फ़ंक्शन को लागू करने के लिए map का उपयोग करें।

library(purrr) 

df %>% split(.$group) %>% map(summary) 

Answer 8

हैडली विकहैम के purrr पैकेज का उपयोग करते हुए इस काफी सरल है:

Answer 9

5 लंबे वर्षों के बाद मुझे यकीन है कि बहुत ज्यादा नहीं ध्यान इस उत्तर के लिए प्राप्त किया जा रहा है, लेकिन फिर भी सभी विकल्प पूरा करने के लिए कर रहा हूँ, यहाँ 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