具有非零观测子集的数据帧的R百分位数

我想计算以下tibble的百分位数

我有一个非零子集，3个变量中的每一个都有10个观测值，即

n <- 10
tibb <- tibble(
  x = 1:5, 
  y = 1, 
  z = x ^ 2 + y)

---

n很接近，如果先使用“聚集”，然后按三个不同的因素对数据进行分组，那么创建平均值（以及随后的百分位数）的方法可能会更简单

library(dplyr)
n <- 10
tibb <- tibble(x = 1:5, y = 1, z = x ^ 2 + y)
tibb %>% 
  gather("fctr", "value") %>% 
  group_by(fctr) %>% 
  summarise(mean = sum(value) / n,
            perc_50 = quantile(value, 0.5),
            perc_75 = quantile(value, 0.75))

库（dplyr）
n%
分组依据（fctr）%>%
总结（平均值=总和（值）/n，
perc_50=分位数（值0.5），
perc_75=分位数（值，0.75））

但是，我不确定您是想要非零子集的百分位还是整个数据集，因为这将改变您的结果，即

> x = 1:5
> quantile(x, 0.1)
10% 
1.4 

> test <- c(0,0,0,0,0,1,2,3,4,5)
> quantile(test, 0.1)  
10% 
  0 

>x=1:5
>分位数（x，0.1）
10% 
1.4
>测试分位数（测试，0.1）
10% 
0
很接近，如果先使用“聚集”，然后按三个不同的因素对数据进行分组，那么创建平均值（以及随后的百分位数）的方法可能会更简单

library(dplyr)
n <- 10
tibb <- tibble(x = 1:5, y = 1, z = x ^ 2 + y)
tibb %>% 
  gather("fctr", "value") %>% 
  group_by(fctr) %>% 
  summarise(mean = sum(value) / n,
            perc_50 = quantile(value, 0.5),
            perc_75 = quantile(value, 0.75))

库（dplyr）
n%
分组依据（fctr）%>%
总结（平均值=总和（值）/n，
perc_50=分位数（值0.5），
perc_75=分位数（值，0.75））

但是，我不确定您是想要非零子集的百分位还是整个数据集，因为这将改变您的结果，即

> x = 1:5
> quantile(x, 0.1)
10% 
1.4 

> test <- c(0,0,0,0,0,1,2,3,4,5)
> quantile(test, 0.1)  
10% 
  0 

>x=1:5
>分位数（x，0.1）
10% 
1.4
>测试分位数（测试，0.1）
10% 
0
您可以创建包含零的数据集

missingRowCount您可以创建一个包含零的数据集

missingRowCount谢谢@Joe Stoica，这很有帮助。。。我在寻找整个数据集的百分位数；后者calculation@VincentRisington这将更难适应单个管道，因此使用上面的管道仅用于平均值，然后为百分位数创建另一个管道可能更简单。我也不知道您的原始数据是如何组织的，因此，如果您只是过滤等于0的值，您可以在管道中使用该数据，而不是过滤后的数据。然后，您可以将两个TIBLE输出合并为一个；实际数据集有数百万行，大多数值都是零，需要删除这些值才能高效地处理Tanks@Joe Stoica，这很有帮助。。。我在寻找整个数据集的百分位数；后者calculation@VincentRisington这将更难适应单个管道，因此使用上面的管道仅用于平均值，然后为百分位数创建另一个管道可能更简单。我也不知道您的原始数据是如何组织的，因此，如果您只是过滤等于0的值，您可以在管道中使用该数据，而不是过滤后的数据。然后，您可以将两个TIBLE输出合并为一个；实际的数据集有数百万行，大多数值都是零，需要删除这些值才能有效地进行处理参见
？汇总所有
，最后您可以按物种%>%找到汇总所有（funs（Q3=分位数），probs=0.75）
。在您的案例中，您可以尝试
tibb%>%总结所有（funs（Q3=分位数，Q2=分位数），probs=0.75，probs=0.5）
参见
？总结所有
最后您可以找到
按物种%>%总结所有（funs（Q3=分位数），probs=0.75）
。在您的情况下，您可以尝试
tibb%>%summary\u all（funs（Q3=分位数，Q2=分位数），probs=0.75，probs=0.5）