Dplyr kullanarak birden çok sütun nasıl özetlenir

Dplyr kullanarak bir veri çerçevesindeki birden çok sütunu özetlemek için aşağıdaki yöntemleri kullanabilirsiniz:

Yöntem 1: Tüm sütunları özetle

 #summarize mean of all columns
df %>%
  group_by(group_var) %>%
  summarise(across(everything(), mean, na. rm = TRUE ))

Yöntem 2: Belirli Sütunları Özetleyin

 #summarize mean of col1 and col2 only
df %>%
  group_by(group_var) %>%
  summarise(across(c(col1, col2), mean, na. rm = TRUE ))

Yöntem 3: Tüm Sayısal Sütunları Özetle

 #summarize mean and standard deviation of all numeric columns
df %>%
  group_by(group_var) %>%
  summarise(across(where(is. numeric ), list(mean=mean, sd=sd), na. rm = TRUE ))

Aşağıdaki örnekler, her yöntemin aşağıdaki veri çerçevesiyle nasıl kullanılacağını gösterir:

 #create data frame
df <- data. frame (team=c('A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B'),
                 points=c(99, 90, 86, 88, 95, 90),
                 assists=c(33, 28, 31, 39, 34, 25),
                 rebounds=c(NA, 28, 24, 24, 28, 19))

#view data frame
df

  team points assists rebounds
1 A 99 33 NA
2 A 90 28 28
3 A 86 31 24
4 B 88 39 24
5 B 95 34 28
6 B 90 25 19

Örnek 1: Tüm sütunları özetleme

Aşağıdaki kod, tüm sütunların ortalamasının nasıl özetleneceğini gösterir:

 library (dplyr)

#summarize mean of all columns, grouped by team
df %>%
  group_by(team) %>%
  summarise(across(everything(), mean, na. rm = TRUE ))

# A tibble: 2 x 4
  team points assists rebounds
           
1 A 91.7 30.7 26  
2 B 91 32.7 23.7

Örnek 2: Belirli sütunları özetleme

Aşağıdaki kod, yalnızca puan ve ribaund sütunlarının ortalamasının nasıl özetleneceğini gösterir:

 library (dplyr)

#summarize mean of points and rebounds, grouped by team
df %>%
  group_by(team) %>%
  summarise(across(c(points, rebounds), mean, na. rm = TRUE ))

# A tibble: 2 x 3
  team points rebounds
        
1 A 91.7 26  
2 B 91 23.7

Örnek 3: Tüm sayısal sütunları özetleyin

Aşağıdaki kod, veri çerçevesindeki tüm sayısal sütunların ortalama ve standart sapmasının nasıl özetleneceğini gösterir:

 library (dplyr)

#summarize mean and standard deviation of all numeric columns
df %>%
  group_by(team) %>%
  summarise(across(where(is. numeric ), list(mean=mean, sd=sd), na. rm = TRUE ))

# A tibble: 2 x 7
  team points_mean points_sd assists_mean assists_sd rebounds_mean rebounds_sd
                                            
1 A 91.7 6.66 30.7 2.52 26 2.83
2 B 91 3.61 32.7 7.09 23.7 4.51

Çıktı, veri çerçevesindeki tüm sayısal değişkenlerin ortalamasını ve standart sapmasını görüntüler.

Bu örnekte hesaplamak istediğimiz çeşitli özet istatistikleri listelemek için list() işlevini kullandığımızı unutmayın.

Not : Her örnekte dplyr cross() fonksiyonunu kullandık. Bu işleve ilişkin tüm belgeleri burada bulabilirsiniz.

Ek kaynaklar

Aşağıdaki eğitimlerde dplyr kullanılarak diğer yaygın işlevlerin nasıl gerçekleştirileceği açıklanmaktadır:

Dplyr kullanarak satırlar nasıl silinir
Dplyr kullanarak satırlar nasıl düzenlenir
Dplyr kullanarak birden çok koşula göre filtreleme nasıl yapılır