完整指南:如何在 r 中对数据进行分组和汇总
分析数据时最常见的两个任务是对数据进行分组和汇总。
幸运的是,R 中的dplyr包允许您快速分组和汇总数据。
本教程提供了 dplyr 入门的快速指南。
安装并加载 dplyr 包
在使用 dplyr 包中的函数之前,必须先加载该包:
#install dplyr (if not already installed)
install.packages(' dplyr ')
#load dplyr
library(dplyr)
接下来,我们将说明使用 dplyr 的函数使用名为mtcars的内置 R 数据集对数据进行分组和汇总的几个示例:
#obtain rows and columns of mtcars dim(mtcars) [1] 32 11 #view first six rows of mtcars head(mtcars) mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb Mazda RX4 21.0 6 160 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4 Mazda RX4 Wag 21.0 6 160 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4 Datsun 710 22.8 4 108 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1 Hornet 4 Drive 21.4 6 258 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1 Hornet Sportabout 18.7 8 360 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2 Valiant 18.1 6 225 105 2.76 3,460 20.22 1 0 3 1
我们将用于分组和汇总数据的基本语法是:
data %>% group_by (col_name) %>% summarize (summary_name = summary_function)
注意: summarise() 和 summarise() 函数是等效的。
示例 1:按组查找平均值和中位数
以下代码显示了如何按组计算 集中趋势度量,包括平均值和中位数:
#find mean mpg by cylinder mtcars %>% group_by (cyl) %>% summarize (mean_mpg = mean(mpg, na.rm = TRUE )) # A tibble: 3 x 2 cyl mean_mpg 1 4 26.7 2 6 19.7 3 8 15.1 #find median mpg by cylinder mtcars %>% group_by (cyl) %>% summarize (median_mpg = median(mpg, na.rm = TRUE )) # A tibble: 3 x 2 cyl median_mpg 1 4 26 2 6 19.7 3 8 15.2
示例 2:查找按群体传播的度量
以下代码展示了如何按组计算离散度度量,包括标准差、四分位数间距和绝对中值偏差:
#find sd, IQR, and mad by cylinder mtcars %>% group_by (cyl) %>% summarize (sd_mpg = sd(mpg, na.rm = TRUE ), iqr_mpg = IQR(mpg, na.rm = TRUE ), mad_mpg = mad(mpg, na.rm = TRUE )) # A tibble: 3 x 4 cyl sd_mpg iqr_mpg mad_mpg 1 4 4.51 7.60 6.52 2 6 1.45 2.35 1.93 3 8 2.56 1.85 1.56
示例 3:按组查找数字
以下代码显示了如何在 R 中按组查找编号和唯一编号:
#find row count and unique row count by cylinder mtcars %>% group_by (cyl) %>% summarize (count_mpg = n(), u_count_mpg = n_distinct(mpg)) # A tibble: 3 x 3 cyl count_mpg u_count_mpg 1 4 11 9 2 6 7 6 3 8 14 12
示例 4:按组查找百分位
以下代码显示了如何按气缸组查找 mpg 值的第 90 个百分位:
#find 90th percentile of mpg for each cylinder group mtcars %>% group_by (cyl) %>% summarize (quant90 = quantile(mpg, probs = .9)) # A tibble: 3 x 2 cyl quant90 1 4 32.4 2 6 21.2 3 8 18.3
其他资源
您可以在此处找到完整的 dplyr 包文档以及有用的可视化备忘单。