我有一个数据框，其中包含十种产品 (PRO01-PRO10) 和三种不同处理(A、B 和 C)的三个隔间(COMP1、COMP2 和 COMP3)的不同观察结果。
我的数据是这样的:
TRA PRO COMP1 COMP2 COMP3
A PRO01 2.98 6.35 45.57
A PRO01 2.97 9.17 66.52
A PRO01 3.83 4.95 62.25
A PRO01 3.13 5.05 53.24
A PRO01 2.65 7.44 62.53
B PRO01 4.13 3.77 30.62
B PRO01 4.88 6.71 26.45
B PRO01 4.41 5.16 26.89
B PRO01 3.43 5.02 37.97
B PRO01 3.62 8.98 53.30
C PRO01 7.80 1.56 13.43
C PRO01 6.00 1.45 9.12
C PRO01 4.96 2.07 21.03
C PRO01 5.31 2.69 29.47
C PRO01 5.44 3.48 13.44
A PRO02 1.43 9.83 38.89
A PRO02 1.78 11.77 33.32
A PRO02 2.88 9.77 35.90
A PRO02 1.94 10.36 20.44
A PRO02 1.36 8.42 41.19
B PRO02 1.58 6.72 28.08
B PRO02 1.61 8.68 17.38
B PRO02 1.63 10.29 12.18
B PRO02 2.91 10.21 26.27
B PRO02 2.07 11.94 14.65
C PRO02 2.57 8.27 27.41
C PRO02 2.32 3.89 14.36
C PRO02 2.10 7.94 22.88
C PRO02 1.45 10.51 17.00
C PRO02 2.83 9.03 20.88
A PRO03 2.14 89.90 58.88
A PRO03 1.81 102.86 51.40
A PRO03 2.45 74.03 49.40
A PRO03 2.03 65.10 39.31
A PRO03 1.28 78.75 42.23
B PRO03 2.48 36.88 26.95
B PRO03 2.42 37.56 22.73
B PRO03 3.27 59.76 33.86
B PRO03 2.36 48.30 35.14
B PRO03 3.45 63.23 36.72
C PRO03 3.18 22.96 22.02
C PRO03 2.65 28.82 19.18
C PRO03 4.88 40.53 35.97
C PRO03 3.03 28.96 33.17
C PRO03 4.23 35.33 40.81
A PRO04 2.92 4.23 82.84
A PRO04 3.62 2.47 70.02
A PRO04 2.71 3.06 77.18
A PRO04 2.51 2.80 62.45
A PRO04 3.20 1.77 41.31
B PRO04 2.66 0.68 41.87
B PRO04 2.70 0.31 18.29
B PRO04 2.41 0.54 59.70
B PRO04 3.25 2.02 44.16
B PRO04 2.77 1.78 27.64
C PRO04 3.29 1.42 14.96
C PRO04 2.74 1.15 25.03
C PRO04 3.39 0.86 25.51
C PRO04 3.21 1.15 21.64
C PRO04 3.56 2.10 15.43
A PRO05 1.93 2.23 32.19
A PRO05 2.52 1.62 51.84
A PRO05 1.47 1.47 29.25
A PRO05 1.58 1.95 39.85
A PRO05 1.78 0.86 32.98
B PRO05 2.16 0.71 21.74
B PRO05 2.84 1.94 13.62
B PRO05 2.79 1.48 28.82
B PRO05 2.30 1.42 17.51
B PRO05 1.51 1.64 24.45
C PRO05 3.35 0.67 15.68
C PRO05 3.10 0.32 8.38
C PRO05 4.84 0.37 10.17
C PRO05 3.24 0.36 17.01
C PRO05 4.33 1.34 15.34
A PRO06 2.16 -3.65 79.09
A PRO06 1.92 -3.61 95.17
A PRO06 2.71 -6.52 52.78
A PRO06 3.22 0.39 56.68
A PRO06 3.42 -0.23 54.12
B PRO06 3.99 -3.48 41.08
B PRO06 3.84 2.42 24.22
B PRO06 2.47 -2.72 56.12
B PRO06 2.77 -1.21 59.08
B PRO06 4.40 -3.28 56.26
C PRO06 3.71 1.65 42.51
C PRO06 4.28 -2.94 33.93
C PRO06 4.19 -2.78 39.77
C PRO06 4.85 1.57 46.09
C PRO06 4.97 -1.41 39.10
A PRO07 2.27 41.08 65.72
A PRO07 2.90 47.04 40.57
A PRO07 1.84 55.85 96.81
A PRO07 1.74 37.22 47.55
A PRO07 1.76 28.25 65.13
B PRO07 3.01 32.36 27.66
B PRO07 2.13 29.75 77.22
B PRO07 2.60 29.42 66.03
B PRO07 3.73 28.67 35.98
B PRO07 3.02 37.01 62.55
C PRO07 3.55 26.95 31.56
C PRO07 2.58 17.78 57.25
C PRO07 5.11 18.35 45.09
C PRO07 3.48 11.95 16.57
C PRO07 3.32 20.85 49.18
A PRO08 3.65 50.45 42.71
A PRO08 4.55 50.47 48.68
A PRO08 3.04 41.17 48.24
A PRO08 2.90 55.42 44.13
A PRO08 2.94 56.21 62.36
B PRO08 4.59 44.09 35.45
B PRO08 3.38 48.81 45.27
B PRO08 4.05 24.22 29.42
B PRO08 5.54 44.77 40.34
B PRO08 4.60 23.49 25.07
C PRO08 5.34 17.37 20.61
C PRO08 4.08 20.39 37.25
C PRO08 7.49 28.17 44.26
C PRO08 5.32 25.32 37.20
C PRO08 5.12 23.97 27.32
A PRO09 4.88 3.52 155.02
A PRO09 5.01 3.73 64.61
A PRO09 5.32 2.48 122.97
A PRO09 5.04 2.23 90.67
A PRO09 5.42 3.41 103.11
B PRO09 7.02 1.45 47.06
B PRO09 6.00 3.80 38.62
B PRO09 5.67 5.33 33.63
B PRO09 5.86 1.66 68.59
B PRO09 5.62 2.90 103.50
C PRO09 8.05 1.03 28.59
C PRO09 7.72 2.90 27.05
C PRO09 7.53 1.20 71.29
C PRO09 5.69 0.21 35.89
C PRO09 8.99 2.28 55.69
A PRO10 1.92 41.66 70.39
A PRO10 2.31 43.47 38.09
A PRO10 1.18 38.67 40.64
A PRO10 1.97 44.37 63.86
A PRO10 2.88 24.10 30.82
B PRO10 3.27 25.34 29.49
B PRO10 1.99 34.94 46.29
B PRO10 3.13 42.81 52.02
B PRO10 3.24 23.55 37.69
B PRO10 3.42 19.18 24.54
C PRO10 3.86 10.46 46.76
C PRO10 2.71 8.41 27.98
C PRO10 4.40 5.92 51.34
C PRO10 3.78 7.69 20.83
C PRO10 5.38 13.08 18.61
使用 dplyr，可以非常轻松地计算不同隔间、处理和产品的平均值和标准差。但我想将这些结果导出为表格，将其粘贴到 Word 中，其中显示每种处理的每种产品的平均值和隔间的平均值 (+/-) 标准差。但是我尝试使用 Rmarkdown 但无法做到。
table <- read.table("clipboard", header=T, sep="\t", dec=".")
df <- data.frame(table)
dfc <- group_by(df, PRO, TRA) %>%
summarise(meanComp1 = mean (COMP1),
sdComp1 = sd (COMP1),
meanComp2 = mean (COMP2),
sdComp2 = sd (COMP2),
meanComp3 = mean (COMP3),
sdComp3 = sd (COMP3))
dfc
有人知道怎么做吗？我检查了其他问题，但这是第一个使用 dplyr 结果的问题，我认为它对其他人可能有用。
最佳答案
你的意思是这样吗？
library(knitr)
dfc[c(-1,-2)] <- signif(dfc[c(-1,-2)], digits = 4)
dfc_str <- transmute(dfc, TRA,
Comp1 = paste(meanComp1, " +/-", sdComp1),
Comp2 = paste(meanComp2, " +/-", sdComp2),
Comp3 = paste(meanComp3, " +/-", sdComp3))
kable(dfc_str)
关于r - 使用 dplyr 进行汇总并使用平均值和 sd (+/-) 导出表，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/30915712/