<\/p>\n
U kunt een van de volgende methoden gebruiken om de standaardafwijking per groep in R te berekenen:<\/span><\/p>\n Methode 1: gebruik de R-base<\/strong><\/span><\/p>\n Methode 2: gebruik dplyr<\/strong><\/span><\/p>\n Methode 3: Gebruik data.table<\/strong><\/span><\/p>\n De volgende voorbeelden laten zien hoe u elk van deze methoden in de praktijk kunt gebruiken met het volgende dataframe in R:<\/span><\/p>\n De volgende code laat zien hoe u de functie Aggregate()<\/strong> van de R-database gebruikt om de standaardafwijking van de door het team gescoorde punten te berekenen:<\/span><\/p>\n De volgende code laat zien hoe u de functies group_by<\/strong> ()<\/strong> en summarise_at()<\/strong> uit het dplyr-<\/strong> pakket kunt gebruiken om de standaardafwijking van de door het team gescoorde punten te berekenen:<\/span><\/p>\n De volgende code laat zien hoe u de standaardafwijking van de door het team gescoorde punten kunt berekenen met behulp van functies in het data.table-<\/strong> pakket:<\/span><\/p>\n Houd er rekening mee dat alle drie de methoden dezelfde resultaten opleveren.<\/span><\/p>\n Opmerking<\/strong> : als u met een extreem groot dataframe werkt, wordt het aanbevolen om de dplyr-<\/strong> of data.table-<\/strong> aanpak te gebruiken, omdat deze pakketten veel sneller werken dan basis R.<\/span><\/p>\n In de volgende tutorials wordt uitgelegd hoe u andere veelvoorkomende taken in R kunt uitvoeren:<\/span><\/p>\n Hoe het gemiddelde per groep in R te berekenen<\/a> U kunt een van de volgende methoden gebruiken om de standaardafwijking per groep in R te berekenen: Methode 1: gebruik de R-base aggregate(df$col_to_aggregate, list(df$col_to_group_by), FUN=sd) Methode 2: gebruik dplyr library (dplyr) df %>% group_by(col_to_group_by) %>% summarise_at(vars(col_to_aggregate), list(name=sd)) Methode 3: Gebruik data.table library (data.table) setDT(df) dt[ ,list(sd=sd(col_to_aggregate)), by=col_to_group_by] De volgende voorbeelden laten zien hoe u elk […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-3787","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-gids"],"yoast_head":"\n aggregate(df$col_to_aggregate, list(df$col_to_group_by), FUN=sd)<\/strong><\/span><\/pre>\n library<\/span> (dplyr)\n\ndf %>%\n group_by(col_to_group_by) %>%\n summarise_at(vars(col_to_aggregate), list(name=sd))\n<\/span><\/b><\/span><\/pre>\n library<\/span> (data.table)\n\nsetDT(df)\n\ndt[ ,list(sd=sd(col_to_aggregate)), by=col_to_group_by]\n<\/span><\/b><\/span><\/pre>\n #create data frame\n<\/span>df <- data. frame<\/span> (team=rep(c(' A<\/span> ', ' B<\/span> ', ' C<\/span> '), each= 6<\/span> ),\n points=c(8, 10, 12, 12, 14, 15, 10, 11, 12,\n 18, 22, 24, 3, 5, 5, 6, 7, 9))\n\n#view data frame\n<\/span>df\n\n team points\n1 to 8\n2 to 10\n3 to 12\n4 to 12\n5 to 14\n6 to 15\n7 B 10\n8 B 11\n9 B 12\n10 B 18\n11 B 22\n12 B 24\n13 C 3\n14 C 5\n15 C 5\n16 C 6\n17 C 7\n18 C 9<\/b><\/span><\/pre>\n Methode 1: Bereken de standaardafwijking per groep met behulp van de R-basis<\/strong><\/span><\/h2>\n
#calculate standard deviation of points by team\n<\/span>aggregate(df$points, list(df$team), FUN=sd)\n\n Group.1 x\n1 A 2.562551\n2 B 6.013873\n3 C 2.041241<\/span><\/strong><\/pre>\n Methode 2: Bereken<\/strong><\/span> de standaardafwijking<\/strong><\/span> per groep met behulp van dplyr<\/strong><\/span><\/h2>\n
library<\/span> (dplyr)<\/b><\/span><\/span>\n\n#calculate standard deviation of points scored by team<\/span>\ndf %>%\n group_by(team) %>%\n summarise_at(vars(points), list(name=sd))\n\n<\/b># A tibble: 3 x 2\n team name\n \n1 to 2.56\n2 B 6.01\n3C 2.04\n<\/span><\/strong><\/pre>\n Methode 3: Bereken de standaardafwijking per groep met behulp van data.table<\/strong><\/span><\/h2>\n
library<\/span> (data.table)<\/b>\n<\/span><\/span>\n#convert data frame to data table<\/span> \nsetDT(df)\n\n#calculate standard deviation of points scored by team<\/span>\ndf[,list(sd=sd(points)), by=team]\n<\/span>\n team sd\n1: A 2.562551\n2: B 6.013873\n3:C2.041241<\/b><\/span><\/strong><\/pre>\n Aanvullende bronnen<\/strong><\/span><\/h2>\n
Hoe de som per groep in R te berekenen<\/a>
Hoe kwantielen per groep in R te berekenen<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"