Como encontrar estatísticas de resumo para todas as combinações exclusivas de fatores em um data.frame no R? [fechadas]


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Eu quero calcular um resumo de uma variável em um data.frame para cada combinação única de fatores no data.frame. Devo usar o plyr para fazer isso? Eu estou bem com o uso de loops em vez de aplicar (); portanto, basta descobrir cada combinação única.


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A pergunta é enganosa quando você pergunta sobre combinações únicas de fatores e, em detalhes, você pergunta sobre o resumo por combinações únicas.
Wojtek

Respostas:


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Embora eu ache que aggregateprovavelmente seja a solução que você está procurando, se você quiser criar uma lista explícita de todas as combinações possíveis de fatores, expand.gridfará isso por você. por exemplo

> expand.grid(height = seq(60, 80, 5), weight = seq(100, 300, 50),
             sex = c("Male","Female"))
       height weight    sex
1      60    100   Male
2      65    100   Male
... 
30     80    100 Female
31     60    150 Female

Você pode fazer um loop sobre cada linha no quadro de dados resultante para extrair registros dos dados originais.


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Veja aggregatee by. Por exemplo, no arquivo de ajuda para aggregate:

## Compute the averages according to region and the occurrence of more
## than 130 days of frost.
aggregate(state.x77,
      list(Region = state.region,
           Cold = state.x77[,"Frost"] > 130),
      mean)

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resposta correta de execução mais rápida
John

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Aqui está a solução plyr, que tem a vantagem de retornar várias estatísticas de resumo e produzir uma barra de progresso para cálculos longos:

library(ez) #for a data set
data(ANT)
cell_stats = ddply(
    .data = ANT #use the ANT data
    , .variables = .(cue,flanker) #uses each combination of cue and flanker
    , .fun = function(x){ #apply this function to each combin. of cue & flanker
        to_return = data.frame(
            , acc = mean(x$acc)
            , mrt = mean(x$rt[x$acc==1])
        )
        return(to_return)
    }
    , .progress = 'text'
)

Profit),m=mean(x

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Além de outras sugestões, você pode achar útil a describe.by()função no psychpacote. Ele pode ser usado para mostrar estatísticas resumidas das variáveis ​​numéricas nos níveis de uma variável de fator.


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Eu, pessoalmente cast(), gosto do pacote remodelar por causa de sua simplicidade:

library(reshape)
cast(melt(tips), sex ~ smoker | variable, c(sd,mean, length))

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