使用tidyr/dplyr功能的汇总数据

下面是我的数据帧：使用tidyr/dplyr功能的汇总数据

Species Type Contents (kg) 
1  T  f   0.0710000 
2  T  f   0.1100000 
3  W  f   0.0200000 
4  W  f   0.0200000 
5  S  f   0.2100000 
6  S  f   0.2800000 
7  T  w   1.1400000 
8  T  w   0.6000000 
9  W  w   0.5600000 
10  W  w   0.5600000 
11  S  w   1.9800000 
12  S  w   3.1200000

使用dplyr功能，我有我的type f的均值和方差，但我也想通过species作为分裂的结果好，并想知道如何使用tidyr/dplyr函数来做到这一点。

这是我用来找到我的type f以上的均值和方差。

summarise(group_by(Item,Type[2]),Mean = mean(Item$Contents (kg)),Variance = var(Item$Contents (kg)))

来源

2017-03-16 Joseph Moraine

'df％>％group_by（Species，Type [1]）％>％summarize（m1 = mean（Contents），var1 = var（Contents））' – timfaber

您应该花时间阅读'dplyr'教程，因为这段代码似乎有点偏离。应该是更类似于'Item％>％group_by（Type，Species）％>％summarize（mean = mean（Contents））'YOu不应该在基本dplyr语句中使用'$'，我不确定你的意图是与'[2]'有关，但是这似乎也有点不合适。 – MrFlick

与dplyr相对简单的只需拨打mutate

df <- read.table(text = 
       " Row Species Type Contents(kg) 
        1  T  f   0.0710000 
        2  T  f   0.1100000 
        3  W  f   0.0200000 
        4  W  f   0.0200000 
        5  S  f   0.2100000 
        6  S  f   0.2800000 
        7  T  w   1.1400000 
        8  T  w   0.6000000 
        9  W  w   0.5600000 
        10  W  w   0.5600000 
        11  S  w   1.9800000 
        12  S  w   3.1200000", 
      header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE) 


library(dplyr) 


df %>% 
    group_by(Type, Species) %>% 
    mutate(meanByTypeandSpecies = mean(Contents.kg.))

结果：

来源

2017-03-16 15:58:40

有没有办法让这个更具体，隔离只是类型f项目？ –

是这样的，你的意思是：'df％>％filter（Type ==“f”）％>％group_by（Species）％> mutate（meanByTypeandSpecies = mean（Contents.kg。））' –

请尽量使用管道工具及归纳组，让您的汇总统计：

Item %>% 
    group_by(Species, Type) %>% 
    summarise(
       mean = mean(Contents.kg.), 
       variance = var(Contents.kg.) 
    )

来源

2017-03-16 16:02:43

这提供了相同的意味着每种物种和种类的组合。 –

使用tidyr/dplyr功能的汇总数据

回答

相关问题