R 按组查找列中最低数量的汇总统计信息

我想找出

年份的非零最低（最高和平均值）数的平均值、模式、第1、第3百分位和标准偏差，按
地区schlüssel
分组。以下是我的数据：

library(Rcurl)
x <- getURL('https://raw.githubusercontent.com/dothemathonthatone/maps/master/maindf_2_Anon.csv')

maindf <- read.csv(text = x, row.names=NULL, head =TRUE, dec = ',')

这不完全符合我的要求。它通过
regional_schlüssel
捕获所有最小（最大和标准偏差）值，但它没有告诉我它们的分布情况
 在交换消息之后，似乎以下是获取所需值的一种方法。首先，我使用
regional_schlüssel
定义了组。然后，我在每组中寻找最小值<代码>值

包含要处理计算的数值。在第二个

summary（）

中，我使用了两个函数来获取所需的值

library(dplyr)
library(tibble)

group_by(maindf, regional_schlüssel) %>% 
summarize(values = min(year_hh_inc)) %>% 
summarize(average = mean(values),
          sd = sd(values),
          mode = names(which.max(table(values))),
          quantile25 = quantile(values)[2],
          quantile75 = quantile(values)[4])

  average    sd mode  quantile25 quantile75
    <dbl> <dbl> <chr>      <dbl>      <dbl>
1  15035. 4292. 12271      12271      17500

---

你说“最低非零年数”是什么意思？例如，当regional_schlüssel为5112000时，如果我没有弄错的话，year_hh_inc的最小值为15000。你想用这个号码做什么？你能详细说明你的情况吗？@jazzurro谢谢你的提问。我想找到所有“最低数字”的平均值（和标准差），因此您需要确定

年\u hh\u inc

中每个级别的最低数字，并查找这些数字的平均值。“是吗？”“是的，先生。明白了。谢谢让我来处理你的数据。@jazzuro感谢你的解决方案；作为一个附带的问题，你认为有没有办法把这个分布放进一个箱线图中？我想这样就可以了<代码>分组依据（maindf，regional_schlüssel）%%>%汇总（值=最小值（年份公司））%%>%mutate（id=“year_hh_公司”）%%>%ggplot（aes（x=id，y=value））+geom_boxplot（）+geom_jitter（）+labs（x=”“）

library(dplyr)
library(tibble)

group_by(maindf, regional_schlüssel) %>% 
summarize(values = min(year_hh_inc)) %>% 
summarize(average = mean(values),
          sd = sd(values),
          mode = names(which.max(table(values))),
          quantile25 = quantile(values)[2],
          quantile75 = quantile(values)[4])

  average    sd mode  quantile25 quantile75
    <dbl> <dbl> <chr>      <dbl>      <dbl>
1  15035. 4292. 12271      12271      17500

group_by(maindf, regional_schlüssel) %>% 
summarize(values = min(year_hh_inc)) -> res

c(summary(res$values), sd = sd(res$values),
  mode = names(which.max(table(res$values)))) %>% 
enframe

  name    value           
  <chr>   <chr>           
1 Min.    -8              
2 1st Qu. 12271           
3 Median  14999.5         
4 Mean    15035.3142857143
5 3rd Qu. 17500           
6 Max.    29999           
7 sd      4291.76642645115
8 mode    12271