Суммирование нескольких столбцов с помощью dplyr? [дубликат]

этот вопрос уже есть ответ здесь:

Я немного борюсь с dplyr-синтаксисом. У меня есть фрейм данных с разными переменными и одной переменной группировки. Теперь я хочу вычислить среднее значение для каждого столбца в каждой группе, используя dplyr в R.

df <- data.frame(
    a = sample(1:5, n, replace = TRUE), 
    b = sample(1:5, n, replace = TRUE), 
    c = sample(1:5, n, replace = TRUE), 
    d = sample(1:5, n, replace = TRUE), 
    grp = sample(1:3, n, replace = TRUE)
)
df %>% group_by(grp) %>% summarise(mean(a))

Это дает мне среднее значение для столбца " a "для каждой группы, указанной"grp".

мой вопрос: Можно ли получить средства для каждого столбца в каждой группе сразу? Или я должен повторить df %>% group_by(grp) %>% summarise(mean(a)) для каждой колонки?

что я хотел бы иметь что-то вроде

df %>% group_by(grp) %>% summarise(mean(a:d)) # "mean(a:d)" does not work
5 121
javascript dplyr aggregate

5 ответов:

The dplyr комплектация summarise_all для этого:

df %>% group_by(grp) %>% summarise_all(funs(mean))
#> Source: local data frame [3 x 5]
#> 
#>     grp        a        b        c        d
#>   (int)    (dbl)    (dbl)    (dbl)    (dbl)
#> 1     1 3.000000 2.666667 2.666667 3.333333
#> 2     2 2.666667 2.666667 2.500000 2.833333
#> 3     3 4.000000 1.000000 4.000000 3.000000

если вы хотите суммировать только определенные столбцы, используйте summarise_at или summarise_if функции.

кроме того,purrrlyr пакет предоставляет ту же функциональность:

df %>% slice_rows("grp") %>% dmap(mean)
#> Source: local data frame [3 x 5]
#> 
#>     grp        a        b        c        d
#>   (int)    (dbl)    (dbl)    (dbl)    (dbl)
#> 1     1 3.000000 2.666667 2.666667 3.333333
#> 2     2 2.666667 2.666667 2.500000 2.833333
#> 3     3 4.000000 1.000000 4.000000 3.000000

также не забывайте о data.table:

setDT(df)[, lapply(.SD, mean), by = grp]
#>    grp        a        b        c        d
#> 1:   3 3.714286 3.714286 2.428571 2.428571
#> 2:   1 1.000000 4.000000 5.000000 2.000000
#> 3:   2 4.000000 4.500000 3.000000 3.000000

давайте попробуем сравнить производительность.

library(dplyr)
library(purrrlyr)
library(data.table)
library(benchr)
n <- 10000
df <- data.frame(
    a = sample(1:5, n, replace = TRUE), 
    b = sample(1:5, n, replace = TRUE), 
    c = sample(1:5, n, replace = TRUE), 
    d = sample(1:5, n, replace = TRUE), 
    grp = sample(1:3, n, replace = TRUE)
)
dt <- setDT(df)
benchmark(
    dplyr = df %>% group_by(grp) %>% summarise_all(funs(mean)),
    purrrlyr = df %>% slice_rows("grp") %>% dmap(mean),
    data.table = dt[, lapply(.SD, mean), by = grp]
)
#> Benchmark summary:
#> Time units : microseconds 
#>        expr n.eval  min lw.qu median mean up.qu   max  total relative
#>       dplyr    100 3490  3550   3710 3890  3780 15100 389000     6.98
#>    purrrlyr    100 2540  2590   2680 2920  2860 12000 292000     5.04
#>  data.table    100  459   500    531  563   571  1380  56300     1.00
204

мы можем суммировать с помощью summarize_at,summarize_all и summarize_if on dplyr 0.7.4. Мы можем установить несколько столбцов и функций с помощью vars и funs аргумент, как показано ниже кода. Левая часть формулы funs присваивается суффиксу суммированных vars. В dplyr 0.7.4,summarise_each(и mutate_each) уже устарела, поэтому мы не можем использовать эти функции.

options(scipen = 100, dplyr.width = Inf, dplyr.print_max = Inf)

library(dplyr)
packageVersion("dplyr")
# [1] ‘0.7.4’

set.seed(123)
df <- data_frame(
  a = sample(1:5, 10, replace=T), 
  b = sample(1:5, 10, replace=T), 
  c = sample(1:5, 10, replace=T), 
  d = sample(1:5, 10, replace=T), 
  grp = as.character(sample(1:3, 10, replace=T)) # For convenience, specify character type
)

df %>% group_by(grp) %>% 
  summarise_each(.vars = letters[1:4],
                 .funs = c(mean="mean"))
# `summarise_each()` is deprecated.
# Use `summarise_all()`, `summarise_at()` or `summarise_if()` instead.
# To map `funs` over a selection of variables, use `summarise_at()`
# Error: Strings must match column names. Unknown columns: mean

вы должны изменить следующий код. Следующие коды все имеют то же самое результат. 

# summarise_at
df %>% group_by(grp) %>% 
  summarise_at(.vars = letters[1:4],
               .funs = c(mean="mean"))

df %>% group_by(grp) %>% 
  summarise_at(.vars = names(.)[1:4],
               .funs = c(mean="mean"))

df %>% group_by(grp) %>% 
  summarise_at(.vars = vars(a,b,c,d),
               .funs = c(mean="mean"))

# summarise_all
df %>% group_by(grp) %>% 
  summarise_all(.funs = c(mean="mean"))

# summarise_if
df %>% group_by(grp) %>% 
  summarise_if(.predicate = function(x) is.numeric(x),
               .funs = funs(mean="mean"))
# A tibble: 3 x 5
# grp a_mean b_mean c_mean d_mean
# <chr>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>
# 1     1   2.80   3.00    3.6   3.00
# 2     2   4.25   2.75    4.0   3.75
# 3     3   3.00   5.00    1.0   2.00

вы также можете иметь несколько функций. 

df %>% group_by(grp) %>% 
  summarise_at(.vars = letters[1:2],
               .funs = c(Mean="mean", Sd="sd"))
# A tibble: 3 x 5
# grp a_Mean b_Mean      a_Sd     b_Sd
# <chr>  <dbl>  <dbl>     <dbl>    <dbl>
# 1     1   2.80   3.00 1.4832397 1.870829
# 2     2   4.25   2.75 0.9574271 1.258306
# 3     3   3.00   5.00        NA       NA
43

вы можете просто передать несколько аргументов, чтобы summarise:

df %>% group_by(grp) %>% summarise(mean(a), mean(b), mean(c), mean(d))

источник: локальный фрейм данных [3 x 5]

  grp  mean(a)  mean(b)  mean(c) mean(d)
1   1 2.500000 3.500000 2.000000     3.0
2   2 3.800000 3.200000 3.200000     2.8
3   3 3.666667 3.333333 2.333333     3.0
32

для полноты картины: с dplyr v0. 2 ddply С colwise также будет делать это:

> ddply(df, .(grp), colwise(mean))
  grp        a    b        c        d
1   1 4.333333 4.00 1.000000 2.000000
2   2 2.000000 2.75 2.750000 2.750000
3   3 3.000000 4.00 4.333333 3.666667

но это медленнее, по крайней мере в этом случае:

> microbenchmark(ddply(df, .(grp), colwise(mean)), 
                  df %>% group_by(grp) %>% summarise_each(funs(mean)))
Unit: milliseconds
                                            expr      min       lq     mean
                ddply(df, .(grp), colwise(mean))     3.278002 3.331744 3.533835
 df %>% group_by(grp) %>% summarise_each(funs(mean)) 1.001789 1.031528 1.109337

   median       uq      max neval
 3.353633 3.378089 7.592209   100
 1.121954 1.133428 2.292216   100
5

все примеры великолепны, но я думаю, что добавлю еще один, чтобы показать, как работа в "аккуратном" формате упрощает вещи. Сейчас фрейм данных находится в" широком "формате, что означает, что переменные" a "через" d " представлены в Столбцах. Чтобы получить "аккуратный" (или длинный) формат, вы можете использовать gather() С tidyr пакет, который сдвигает переменные в Столбцах " a "через" d " в строки. Тогда вы используете group_by() и summarize() функции для получения среднего значения каждой группы. Если вы хотите представить данные в широком формате, просто прикрепите дополнительный вызов к

3