在R中使用我自己的函数汇总数据帧中任意列
我正在寻找一种方法来总结R中的一个大型平面实验结果表。总结并不简单，因为我需要总结任意列（不能预先硬编码列），并使用任意定义的总结函数 例如，假设我有下面的平面表格，在R中使用我自己的函数汇总数据帧中任意列,r,plyr,dplyr,R,Plyr,Dplyr,我正在寻找一种方法来总结R中的一个大型平面实验结果表。总结并不简单，因为我需要总结任意列（不能预先硬编码列），并使用任意定义的总结函数 例如，假设我有下面的平面表格，my_table my_table id_1 id_2 rep_id value_1 value_2 1 a 1 1 0.0 0.0 2 a 1 2 0.2 0.2 3 a 1 3 0.3 0.3 4
my_tablemy_table
id_1 id_2 rep_id value_1 value_2
1 a 1 1 0.0 0.0
2 a 1 2 0.2 0.2
3 a 1 3 0.3 0.3
4 a 1 4 0.4 0.4
5 a 1 5 0.1 0.1
6 a 2 1 0.5 0.0
7 a 2 2 1.5 1.5
8 a 2 3 2.5 2.5
9 a 2 4 3.5 3.5
10 a 2 5 4.5 4.5
我的_表> summary_table
id_1 id_2 value_1.min value_1.max value_1.mean_plus_sd value_2.min value_2.max value_2.mean_plus_sd
1 a 1 0.0 0.4 0.3581139 0 0.4 0.3581139
2 a 2 0.5 4.5 4.0811388 0 4.5 4.1464249
key\u fields=c（“id\u 1”、“id\u 2”）fields\u to\u summary=c（“value\u 1”、“value\u 2”）library(plyr)
# create table
my_table = data.frame("id_1" = c("a","a","a","a","a","a","a","a","a","a")
,"id_2" = c("1","1","1","1","1","2","2","2","2","2")
,"rep_id" = c(1,2,3,4,5,1,2,3,4,5)
,"value_1"= c(0.0,0.2,0.3,0.4,0.1,0.5,1.5,2.5,3.5,4.5)
,"value_2"= c(0.0,0.2,0.3,0.4,0.1,0.0,1.5,2.5,3.5,4.5)
)
# specify columns to group by / summarize over
key_fields = c("id_1","id_2")
fields_to_summarize = c("value_1","value_2")
# create summary_table
counter = 1;
for (fname in fields_to_summarize){
summary_function = function(D) data.frame(setNames(list(min(D[[fname]]),
max(D[[fname]]),
mean(D[[fname]])+sd(D[[fname]])),
paste(fname,c("min",
"max",
"mean_plus_sd"),
sep=".")
))
tmp = ddply(.data = df,
.variable = key_fields,
function(D) summary_function(D))
if (counter == 1){
summary_table = tmp;
} else {
summary_table = join(x=summary_table,y=tmp,by=key_fields,type="left", match="all")
}
counter = counter + 1;
}
这不是最终的解决方案，但也许是dplyr的良好开端
library(dplyr)
mean_plus_sd <- function(x) mean(x) + sd(x)
key_fields = c("id_1","id_2")
my_table %>%
group_by_(.dots = key_fields) %>%
summarise_each_(funs(min,max,mean_plus_sd), fields_to_summarize)
库（dplyr）
平均值加上标准差%
分组依据（.dots=关键字字段）%>%
每个字段汇总（FUN（最小值、最大值、平均值加上标准差）、字段汇总）
数据表方法
My_func <- function(data, fields_to_summarize, key_fields){
aggregate(data[fields_to_summarize],
data[key_fields],
function(x) c(min = min(x),
max = max(x),
mean_plus_sd = mean(x) + sd(x)))
}
My_func2 <- function(data, fields_to_summarize, key_fields){
as.data.table(data)[, lapply(.SD,
function(x) c(min(x), max(x), mean(x) + sd(x))),
key_fields,
.SDcols = fields_to_summarize][,
Funs := c("min", "max", "mean_plus_sd")][]
}
测试第二个函数
library(data.table)
My_func2(my_table, fields_to_summarize, key_fields)
# id_1 id_2 value_1 value_2 Funs
# 1: a 1 0.0000000 0.0000000 min
# 2: a 1 0.4000000 0.4000000 max
# 3: a 1 0.3581139 0.3581139 mean_plus_sd
# 4: a 2 0.5000000 0.0000000 min
# 5: a 2 4.5000000 4.5000000 max
# 6: a 2 4.0811388 4.1464249 mean_plus_sd
这是使用聚合
的经典机会。请在此基础上搜索许多基本相同问题（和答案）的工作示例。@Arun，您认为使用数据可以很好地回答这个问题吗。table
？我最好的尝试是setDT（My_table）[，lapply（.SD，function（x）c（min（x），max（x），mean（x）+SD（x）），by=key_fields，.SDcols=fields_to_summary]
，但这给出了一个很长的格式，您无法分辨哪个值代表什么what@Arun，这很好，尽管它仍然缺少自动命名是的！这和我想要的非常接近。唯一的问题是，这会自动在摘要字段名后面加上下划线+函数名。有没有办法让它用“.”而不是“u”（例如，用value_1.min而不是value_1_min）？@docendodiscimus感谢您的完成@伯克。你可以把最后一个换成一个。但对我来说这似乎“肮脏”，可能有更好的解决方案names（my_table）快速问题：data.table解决方案比dplyr快吗？我在这些论坛上看到过好几次提到它。我不知道，你可能可以在你的数据集上进行测试。
library(data.table)
My_func2(my_table, fields_to_summarize, key_fields)
# id_1 id_2 value_1 value_2 Funs
# 1: a 1 0.0000000 0.0000000 min
# 2: a 1 0.4000000 0.4000000 max
# 3: a 1 0.3581139 0.3581139 mean_plus_sd
# 4: a 2 0.5000000 0.0000000 min
# 5: a 2 4.5000000 4.5000000 max
# 6: a 2 4.0811388 4.1464249 mean_plus_sd