Dplyr を使用して標準偏差を計算する方法 (例あり)


次のメソッドを使用して、 dplyrのデータ フレーム内の値の標準偏差を計算できます。

方法 1: 変数の標準偏差を計算する

 library (dplyr)

df %>%
  summarise(sd_var1 = sd(var1, na. rm = TRUE ))

方法 2: 複数の変数の標準偏差を計算する

 library (dplyr)

df %>%
  summarize(sd_var1 = sd(var1, na. rm = TRUE ),
            sd_var2 = sd(var2, na. rm = TRUE ))

方法 3: 別の変数でグループ化された複数の変数の標準偏差を計算する

 library (dplyr)

df %>%
  group_by(var3) %>%
  summarize(sd_var1 = sd(var1, na. rm = TRUE ),
            sd_var2 = sd(var2, na. rm = TRUE ))

このチュートリアルでは、R の次のデータ フレームを使用して各メソッドを実際に使用する方法を説明します。

 #create data frame
df <- data. frame (team=c('A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'),
                 points=c(12, 15, 18, 22, 14, 17, 29, 35),
                 assists=c(4, 4, 3, 6, 7, 8, 3, 10))

#view data frame
df

  team points assists
1 to 12 4
2 to 15 4
3 To 18 3
4 to 22 6
5 B 14 7
6 B 17 8
7 B 29 3
8 B 35 10

例 1: 変数の標準偏差を計算する

次のコードは、ポイント変数の標準偏差を計算する方法を示しています。

 library (dplyr)

#calculate standard deviation of points variable
df %>%
  summarise(sd_points = sd(points, na. rm = TRUE ))

  sd_points
1 7.995534

結果から、ポイント変数の値の標準偏差は7.995534であることがわかります。

例 2: いくつかの変数の標準偏差を計算する

次のコードは、ポイントヘルパー変数の標準偏差を計算する方法を示しています。

 library (dplyr)

#calculate standard deviation of points and assists variables
df %>%
  summarise(sd_points = sd(points, na. rm = TRUE ),
            sd_assists = sd(assists, na. rm = TRUE ))

  sd_points sd_assists
1 7.995534 2.559994

出力には、ポイントアシスト変数の標準偏差が表示されます。

例 3: 別の変数でグループ化された複数の変数の標準偏差を計算する

次のコードは、ポイントヘルパー変数の標準偏差を計算する方法を示しています。

 library (dplyr)

#calculate standard deviation of points and assists variables
df %>%
  group_by(team) %>%
  summarise(sd_points = sd(points, na. rm = TRUE ),
            sd_assists = sd(assists, na. rm = TRUE ))

# A tibble: 2 x 3
  team sd_points sd_assists
             
1 A 4.27 1.26
2B 9.91 2.94

結果には、チーム A とチーム B のポイントアシスト変数の標準偏差が表示されます。

: 複数の変数でグループ化する場合は、 group_by()関数に複数の変数のリストを含めることができます。

追加リソース

次のチュートリアルでは、R で他の一般的なタスクを実行する方法について説明します。

dplyrを使用して一意の値をフィルタリングする方法
dplyrを使って複数の条件でフィルタリングする方法
R の列の出現数をカウントする方法

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