R 按组求和变量，然后运行函数

我有一个数据框，我想对它进行一些统计测试。但是，我想首先基于其中一列对数据进行分组

下面是一个示例数据帧：

CATEGORY   ITEM     SHOP1 STOCK   SHOP2 STOCK
 Fruit    Orange         5             9
 Fruit    Apple         12            32
 Fruit     Pear         17             6
  Veg    Carrots        59            72
  Veg    Potatoes        6            57
  Veg   Courgette       43            22
  Veg    Parsnips        5             9
  ...      ...         ...           ...

library(broom)
library(dplyr)

df %>% group_by(CATEGORY) %>%
  summarise_at(vars(matches("SHOP")), sum) %>%
  do(tidy(chisq.test(.[, grep("SHOP",names(.))])))

所以在这个例子中，我想看看卡方分布，但是跨越类别-所以我想把数据简化成如下表：

          SHOP1 SHOP2
   FRUIT    34    47
     VEG   113   160

其中，表格显示了每个商店每个类别的库存总和（这是一个非常简化的版本-我在几百行中运行到37个类别的数据），不再指定项目，只指定类别

---

所以我想我可以

按（类别）分组

，然后对分组数据进行卡方检验，但这似乎不起作用。我想我需要把这两列的数字加起来，但我不知道如何结合卡方检验。这件事我已经做了一段时间了，运气不好，所以我非常感谢你的帮助

在将来，如果您编写了不起作用的代码及其输出，这将很有帮助。据我所知，您正试图基于数据帧创建该表。对吗

之前的一篇文章已经很好地回答了这个问题：

从那篇文章来看，答案似乎是：

---

df%%>%groupby（CATEGORY）%%>%summary（SHOP1=sum（SHOP1），SHOP2=sum（SHOP2））

将来，如果您编写了不起作用的代码及其输出，这将很有帮助。据我所知，您正试图基于数据帧创建该表。对吗

之前的一篇文章已经很好地回答了这个问题：

从那篇文章来看，答案似乎是：

---

df%>%groupby（CATEGORY）%%>%summary（SHOP1=sum（SHOP1），SHOP2=sum（SHOP2））

我们可以使用

dplyr

对数据进行汇总，并使用

broom

包中的

tidy

函数在数据框中返回

chisq.test

的结果：

CATEGORY   ITEM     SHOP1 STOCK   SHOP2 STOCK
 Fruit    Orange         5             9
 Fruit    Apple         12            32
 Fruit     Pear         17             6
  Veg    Carrots        59            72
  Veg    Potatoes        6            57
  Veg   Courgette       43            22
  Veg    Parsnips        5             9
  ...      ...         ...           ...

library(broom)
library(dplyr)

df %>% group_by(CATEGORY) %>%
  summarise_at(vars(matches("SHOP")), sum) %>%
  do(tidy(chisq.test(.[, grep("SHOP",names(.))])))

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我们可以使用

dplyr

对数据进行汇总，并使用

broom

包中的

tidy

函数在数据框中返回

chisq.test

的结果：

CATEGORY   ITEM     SHOP1 STOCK   SHOP2 STOCK
 Fruit    Orange         5             9
 Fruit    Apple         12            32
 Fruit     Pear         17             6
  Veg    Carrots        59            72
  Veg    Potatoes        6            57
  Veg   Courgette       43            22
  Veg    Parsnips        5             9
  ...      ...         ...           ...

library(broom)
library(dplyr)

df %>% group_by(CATEGORY) %>%
  summarise_at(vars(matches("SHOP")), sum) %>%
  do(tidy(chisq.test(.[, grep("SHOP",names(.))])))

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我在这方面没有丰富的经验，但是

purrr

包可能会有所帮助。您是否厌倦了summary（）函数中的卡方检验<代码>group_by（x）%%>%摘要（…我对它没有丰富的经验，但是

purrr

包可能会有所帮助。你是否厌倦了Summary（）函数中的卡方检验？

group_by（x）%%>%摘要（…

感谢您的回复。我正试图根据数据帧生成表格，然后在上面运行卡方检验。您给我的链接中的答案生成了表格，但在表格上运行卡方检验后会出现错误

“x”的所有条目都必须是非负且有限的

。感谢您的回复。我试图根据数据帧创建表格，然后在其上运行卡方检验。您给我的链接中的答案创建了表格，但在表格上运行卡方检验后会出现错误

“x”的所有条目都必须是非负且有限的
。