Bagaimana cara meringkas data berdasarkan grup dalam R? [Tutup]

Saya memiliki bingkai data R seperti ini:

        age group
1   23.0883     1
2   25.8344     1
3   29.4648     1
4   32.7858     2
5   33.6372     1
6   34.9350     1
7   35.2115     2
8   35.2115     2
9   35.2115     2
10  36.7803     1
...

Saya perlu mendapatkan bingkai data dalam formulir berikut:

group mean     sd
1     34.5     5.6
2     32.3     4.2
...

Nomor grup dapat bervariasi, tetapi nama dan jumlahnya dapat diperoleh dengan menelepon levels(factor(data$group))

Manipulasi apa yang harus dilakukan dengan data untuk mendapatkan hasilnya?

Berikut adalah varian satu baris plyr menggunakan ddply :

dt <- data.frame(age=rchisq(20,10),group=sample(1:2,20,rep=T))
ddply(dt,~group,summarise,mean=mean(age),sd=sd(age))

Berikut ini varian satu baris lainnya menggunakan data.table paket baru .

dtf <- data.frame(age=rchisq(100000,10),group=factor(sample(1:10,100000,rep=T)))
dt <- data.table(dtf)
dt[,list(mean=mean(age),sd=sd(age)),by=group]

Yang ini lebih cepat, meskipun ini hanya terlihat di atas meja dengan 100 ribu baris. Pengaturan waktu pada Macbook Pro saya dengan prosesor 2,53 Ghz Core 2 Duo dan R 2.11.1:

> system.time(aa <- ddply(dtf,~group,summarise,mean=mean(age),sd=sd(age)))
utilisateur     système      écoulé 
      0.513       0.180       0.692 
> system.time(aa <- dt[,list(mean=mean(age),sd=sd(age)),by=group])
utilisateur     système      écoulé 
      0.087       0.018       0.103 

Penghematan lebih lanjut dimungkinkan jika kita menggunakan setkey:

> setkey(dt,group)
> system.time(dt[,list(mean=mean(age),sd=sd(age)),by=group])
utilisateur     système      écoulé 
      0.040       0.007       0.048 

Salah satu kemungkinan adalah menggunakan fungsi agregat . Misalnya,

aggregate(data$age, by=list(data$group), FUN=mean)[2]

memberi Anda kolom kedua dari hasil yang diinginkan.

Karena Anda memanipulasi bingkai data, dplyrpaket mungkin merupakan cara tercepat untuk melakukannya.

library(dplyr)
dt <- data.frame(age=rchisq(20,10), group=sample(1:2,20, rep=T))
grp <- group_by(dt, group)
summarise(grp, mean=mean(age), sd=sd(age))

atau setara, menggunakan operator dplyr/ magrittrpipa:

library(dplyr)
dt <- data.frame(age=rchisq(20,10), group=sample(1:2,20, rep=T))
group_by(dt, group) %>%
 summarise(mean=mean(age), sd=sd(age))

EDIT penggunaan penuh operator pipa:

library(dplyr)
data.frame(age=rchisq(20,10), group=sample(1:2,20, rep=T)) %>%
  group_by(group) %>%
  summarise(mean=mean(age), sd=sd(age))

Hebat, terima kasih bquast untuk menambahkan solusi dplyr!

Ternyata itu, dplyr dan data.table sangat dekat:

library(plyr)
library(dplyr)
library(data.table)
library(rbenchmark)

dtf <- data.frame(age=rchisq(100000,10),group=factor(sample(1:10,100000,rep=T)))
dt <- data.table(dtf)

setkey(dt,group)

a<-benchmark(ddply(dtf,~group,plyr:::summarise,mean=mean(age),sd=sd(age)),
         dt[,list(mean=mean(age),sd=sd(age)),by=group],
         group_by(dt, group) %>% summarise(mean=mean(age),sd=sd(age) ),
         group_by(dtf, group) %>% summarise(mean=mean(age),sd=sd(age) )
)

a[, c(1,3,4)]

data.table masih yang tercepat, diikuti dengan sangat erat oleh dplyr (), yang menariknya tampak lebih cepat pada data.frame daripada data.table:

                                                              test elapsed relative
1 ddply(dtf, ~group, plyr:::summarise, mean = mean(age), sd = sd(age))   1.689    4.867
2               dt[, list(mean = mean(age), sd = sd(age)), by = group]   0.347    1.000
4   group_by(dtf, group) %>% summarise(mean = mean(age), sd = sd(age))   0.369    1.063
3    group_by(dt, group) %>% summarise(mean = mean(age), sd = sd(age))   0.580    1.671

Selain saran yang ada, Anda mungkin ingin memeriksa describe.byfungsi dalam psychpaket.

Ini menyediakan sejumlah statistik deskriptif termasuk rata-rata dan standar deviasi berdasarkan variabel pengelompokan.

Saya telah menemukan fungsi summaryBydalam paket doBy menjadi yang paling nyaman untuk ini:

library(doBy)

age    = c(23.0883, 25.8344, 29.4648, 32.7858, 33.6372,
           34.935,  35.2115, 35.2115,  5.2115, 36.7803)
group  = c(1, 1, 1, 2, 1, 1, 2, 2, 2, 1)
dframe = data.frame(age=age, group=group)

summaryBy(age~group, data=dframe, FUN=c(mean, sd))
# 
#   group age.mean    age.sd
# 1     1 30.62333  5.415439
# 2     2 27.10507 14.640441

Gunakan sqldfpaket. Ini memungkinkan Anda sekarang menggunakan SQL untuk meringkas data. Setelah Anda memuatnya, Anda dapat menulis sesuatu seperti -

sqldf('  select group,avg(age) from data group by group  ')

Diedit: Sesuai dengan saran chl

Fungsi yang Anda cari disebut "tapply" yang menerapkan fungsi per grup yang ditentukan oleh faktor.

# create some artificial data
set.seed(42)
groups <- 5

agedat <- c()
groupdat <- c()

for(group in 1:groups){
    agedat <- c(agedat,rnorm(100,mean=0 + group,1/group))
    groupdat <- c(groupdat,rep(group,100))
}
dat <- data.frame("age"=agedat,"group"=factor(groupdat))

# calculate mean and stdev age per group
res <- rbind.data.frame(group=1:5, with(dat, tapply(age, group, function(x) c(mean(x), sd(x)))))
names(res) <- paste("group",1:5)
row.names(res)[2:3] <- c("mean","sd")

Saya benar-benar menyarankan untuk bekerja melalui tutorial R dasar yang menjelaskan semua datastructures dan metode yang umum digunakan. Kalau tidak, Anda akan terjebak setiap inci selama pemrograman. Lihat pertanyaan ini untuk koleksi sumber daya gratis yang tersedia.

Berikut adalah contoh dengan fungsi yang aggregates()saya lakukan sendiri beberapa waktu lalu:

# simulates data
set.seed(666)
( dat <- data.frame(group=gl(3,6), level=factor(rep(c("A","B","C"), 6)), 
                    y=round(rnorm(18,10),1)) )

> dat
   group level    y
1      1     A 10.8
2      1     B 12.0
3      1     C  9.6
4      1     A 12.0
5      1     B  7.8
6      1     C 10.8
7      2     A  8.7
8      2     B  9.2
9      2     C  8.2
10     2     A 10.0
11     2     B 12.2
12     2     C  8.2
13     3     A 10.9
14     3     B  8.3
15     3     C 10.1
16     3     A  9.9
17     3     B 10.9
18     3     C 10.3

# aggregates() function
aggregates <- function(formula, data=NULL, FUNS){ 
    if(class(FUNS)=="list"){ 
        f <- function(x) sapply(FUNS, function(fun) fun(x)) 
    }else{f <- FUNS} 
    temp <- aggregate(formula, data, f) 
    out <- data.frame(temp[,-ncol(temp)], temp[,ncol(temp)]) 
    colnames(out)[1] <- colnames(temp)[1] 
return(out) 
} 

# example 
FUNS <- function(x) c(mean=round(mean(x),0), sd=round(sd(x), 0)) 
( ag <- aggregates(y~group:level, data=dat, FUNS=FUNS) ) 

Ini memberikan hasil sebagai berikut:

> ag
  group level mean sd
1     1     A   11  1
2     2     A    9  1
3     3     A   10  1
4     1     B   10  3
5     2     B   11  2
6     3     B   10  2
7     1     C   10  1
8     2     C    8  0
9     3     C   10  0

Mungkin Anda bisa mendapatkan hasil yang sama mulai dari fungsi R split ():

> with(dat, sapply( split(y, group:level), FUNS ) )
     1:A 1:B 1:C 2:A 2:B 2:C 3:A 3:B 3:C
mean  11  10  10   9  11   8  10  10  10
sd     1   3   1   1   2   0   1   2   0

Biarkan saya kembali ke output aggregatesfungsi. Anda bisa mengubahnya dalam tabel yang indah menggunakan reshape(), xtabs()dan ftable():

rag <- reshape(ag, varying=list(3:4), direction="long", v.names="y") 
rag$time <- factor(rag$time) 
ft <- ftable(xtabs(y~group+level+time, data=rag)) 
attributes(ft)$col.vars <- list(c("mean","sd")) 

Ini memberi:

> ft 
             mean sd
group level         
1     A        11  1
      B        10  3
      C        10  1
2     A         9  1
      B        11  2
      C         8  0
3     A        10  1
      B        10  2
      C        10  0

Cantik bukan? Anda dapat mengekspor tabel ini ke pdf dengan textplot()fungsi gplotspaket.

Lihat di sini untuk solusi orang lain.