Как рассчитать стандартное отклонение по группе в r (с примерами)
Вы можете использовать любой из следующих методов для расчета стандартного отклонения по группе в R:
Способ 1: используйте базу R
aggregate(df$col_to_aggregate, list(df$col_to_group_by), FUN=sd)
Способ 2: используйте dplyr
library (dplyr)
df %>%
group_by(col_to_group_by) %>%
summarise_at(vars(col_to_aggregate), list(name=sd))
Способ 3: использовать data.table
library (data.table)
setDT(df)
dt[ ,list(sd=sd(col_to_aggregate)), by=col_to_group_by]
В следующих примерах показано, как использовать каждый из этих методов на практике со следующим фреймом данных в R:
#create data frame
df <- data. frame (team=rep(c(' A ', ' B ', ' C '), each= 6 ),
points=c(8, 10, 12, 12, 14, 15, 10, 11, 12,
18, 22, 24, 3, 5, 5, 6, 7, 9))
#view data frame
df
team points
1 to 8
2 to 10
3 to 12
4 to 12
5 to 14
6 to 15
7 B 10
8 B 11
9 B 12
10 B 18
11 B 22
12 B 24
13 C 3
14 C 5
15 C 5
16 C 6
17 C 7
18 C 9
Метод 1. Рассчитайте стандартное отклонение по группам, используя базу R.
Следующий код показывает, как использовать функцию Aggregate() базы данных R для расчета стандартного отклонения очков, набранных командой:
#calculate standard deviation of points by team
aggregate(df$points, list(df$team), FUN=sd)
Group.1 x
1 A 2.562551
2 B 6.013873
3 C 2.041241
Метод 2. Рассчитайте стандартное отклонение по группе, используя dplyr.
Следующий код показывает, как использовать функции group_by () и summarise_at() из пакета dplyr для расчета стандартного отклонения очков, набранных командой:
library (dplyr)
#calculate standard deviation of points scored by team
df %>%
group_by(team) %>%
summarise_at(vars(points), list(name=sd))
# A tibble: 3 x 2
team name
1 to 2.56
2 B 6.01
3C 2.04
Метод 3. Рассчитайте стандартное отклонение по группе, используя data.table.
Следующий код показывает, как вычислить стандартное отклонение очков, набранных командой, с помощью функций пакета data.table :
library (data.table)
#convert data frame to data table
setDT(df)
#calculate standard deviation of points scored by team
df[,list(sd=sd(points)), by=team]
team sd
1: A 2.562551
2: B 6.013873
3:C2.041241
Обратите внимание, что все три метода возвращают одинаковые результаты.
Примечание . Если вы работаете с очень большим фреймом данных, рекомендуется использовать подход dplyr или data.table , поскольку эти пакеты работают намного быстрее, чем базовый R.
Дополнительные ресурсы
В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные задачи в R:
Как рассчитать среднее значение на группу в R
Как рассчитать сумму по группе в R
Как рассчитать квантили по группам в R