我有数据,我想使用 tidyverse 方法获取多列的一堆汇总统计信息。但是,利用 tidyverse 的 summarize
函数,它会将每个列统计信息创建为一个新列,而我更愿意将列名称视为行,将每个统计信息视为一个新列。所以我的问题是:
有没有比伴随 summarize
更优雅(我知道“优雅”是一个模糊的术语)的方法来实现这一目标函数带有 pivot_longer
和 pivot_wider
?
我正在使用 tidyverse 包的最新开发版本,即 dplyr 0.8.99.9003 和 tidyr 1.1.0。
因此,如果任何解决方案需要这些包中尚未包含在 CRAN 上的新功能,那也没关系。
library(tidyverse)
dat <- as.data.frame(matrix(1:100, ncol = 5))
dat %>%
summarize(across(everything(), list(mean = mean,
sum = sum))) %>%
pivot_longer(cols = everything(),
names_sep = "_",
names_to = c("variable", "statistic")) %>%
pivot_wider(names_from = "statistic")
预期结果:
# A tibble: 5 x 3
variable mean sum
<chr> <dbl> <dbl>
1 V1 10.5 210
2 V2 30.5 610
3 V3 50.5 1010
4 V4 70.5 1410
5 V5 90.5 1810
注意:我没有设置任何列的名称,所以如果有一个很好的方法来获取具有不同/通用名称的表的结构,那也很好。
最佳答案
不是 tidyverse
解决方案,但 data.table
取而代之的是..另外,不确定它是否更“优雅”;-)
但是你去...
library( data.table )
#make 'dat' a data.table
setDT(dat)
#transpose, keeping column names
dat <- transpose(dat, keep.names = "var_name" )
#melt to long and summarise
melt(dat, id.vars = "var_name")[, .(mean = mean(value), sum = sum(value) ), by = var_name]
# var_name mean sum
# 1: V1 10.5 210
# 2: V2 30.5 610
# 3: V3 50.5 1010
# 4: V4 70.5 1410
# 5: V5 90.5 1810
关于r - tidyverse 汇总多列但将结果显示为行,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/62042235/