在R中按组获取标准偏差

我想得到R中各组的标准偏差（在本例中为同一属和同一物种）。但是，我的一些组由n=1组成，因此我无法计算标准偏差

这是一个看起来与我的真实数据集相似的随机数据集

x = structure(list(V1 = structure(c(1L, 2L, 2L, 3L, 3L), .Label = c("Genus1", 
"Genus2", "Genus3"), class = "factor"), V2 = structure(c(1L, 
2L, 2L, 3L, 3L), .Label = c("Species1", "Species2", "Species3"
), class = "factor"), V3 = c(6.32, 8.43, 8.31, 9.29, 8.96)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -5L))

像这样的期望输出？不确定处理n=1组的最佳方法

    V1        V2             V3
Genus1  Species1    
Genus2  Species2    0.084852814
Genus2  Species2    
Genus3  Species3    0.233345238
Genus3  Species3    

基尔

aggregate（x$V3，x[，c（“V1”，“V2”）]，标准差）
#V1 V2 x
#1属1种1 NA
#2种规格2 0.08485281
#3属3种3 0.23334524

数据表

方法：

库（data.table）
as.data.table（x）[，（sigma=sd（V3）），by=（V1，V2）]
#V1 V2西格玛
#1：膝1种1 NA
#2:Genus2规格2 0.08485281
#3:Genus3规格3 0.23334524

Base R

aggregate（x$V3，x[，c（“V1”，“V2”）]，标准差）
#V1 V2 x
#1属1种1 NA
#2种规格2 0.08485281
#3属3种3 0.23334524

数据表

方法：

库（data.table）
as.data.table（x）[，（sigma=sd（V3）），by=（V1，V2）]
#V1 V2西格玛
#1：膝1种1 NA
#2:Genus2规格2 0.08485281
#3:Genus3规格3 0.23334524

使用

dplyr

，我们按“V1”、“V2”分组，并在“V3”上应用

sd

，以获得“V3”的标准偏差

library(dplyr)
x %>% 
    group_by(V1, V2) %>%
    summarise(V3 = sd(V3))

---

使用

dplyr

，我们按“V1”、“V2”分组，并在“V3”上应用

sd

，以获得“V3”的标准偏差

library(dplyr)
x %>% 
    group_by(V1, V2) %>%
    summarise(V3 = sd(V3))

---

尝试

x%>%groupby（V1）%>%summary（V3=sd（V3））

或

aggregate（V3~V1，x，sd）

akrun解决方案需要包“dplyr”尝试

x%>%groupby（V1）%>%summary（V3=sd（V3））

或

aggregate（V3~V1，x，sd）

akrun解决方案需要包“dplyr”