从数据帧,是否有聚集(一个简单的方法sum,mean,max同时等c)中多个变量？
以下是一些示例数据:
library(lubridate)
days = 365*2
date = seq(as.Date("2000-01-01"), length = days, by = "day")
year = year(date)
month = month(date)
x1 = cumsum(rnorm(days, 0.05))
x2 = cumsum(rnorm(days, 0.05))
df1 = data.frame(date, year, month, x1, x2)
我想同时按年和月汇总数据框中的变量x1和x2变量df2.以下代码聚合x1变量,但是是否也可以同时聚合x2变量？
### aggregate variables by year month
df2=aggregate(x1 ~ year+month, data=df1, sum, na.rm=TRUE)
head(df2)
任何建议将不胜感激.
我在使用dplyr语法时遇到了一些麻烦.我有一个包含不同变量和一个分组变量的数据框.现在我想使用R中的dplyr计算每个组中每列的平均值.
df <- data.frame(
a = sample(1:5, n, replace = TRUE),
b = sample(1:5, n, replace = TRUE),
c = sample(1:5, n, replace = TRUE),
d = sample(1:5, n, replace = TRUE),
grp = sample(1:3, n, replace = TRUE)
)
df %>% group_by(grp) %>% summarise(mean(a))
这给出了"grp"表示的每个组的列"a"的平均值.
我的问题是:是否有可能同时获得每个组中每列的方法？或者我必须df %>% group_by(grp) %>% summarise(mean(a))为每一栏重复一次？
我想拥有的是什么
df %>% group_by(grp) %>% summarise(mean(a:d)) # "mean(a:d)" does not work
dplyr非常快,但我想知道我是否遗漏了一些东西:是否有可能总结出几个变量.例如:
library(dplyr)
library(reshape2)
(df=dput(structure(list(sex = structure(c(1L, 1L, 2L, 2L), .Label = c("boy",
"girl"), class = "factor"), age = c(52L, 58L, 40L, 62L), bmi = c(25L,
23L, 30L, 26L), chol = c(187L, 220L, 190L, 204L)), .Names = c("sex",
"age", "bmi", "chol"), row.names = c(NA, -4L), class = "data.frame")))
sex age bmi chol
1 boy 52 25 187
2 boy 58 23 220
3 girl 40 30 190
4 girl 62 26 204
dg=group_by(df,sex)
使用这个小型数据帧,它很容易编写
summarise(dg,mean(age),mean(bmi),mean(chol))
而且我知道,为了得到我想要的东西,我可以融化,获得手段,然后如dcast
dm=melt(df, id.var='sex')
dmg=group_by(dm, sex, variable); …