使用tidyr/dplyr功能的彙總數據

下面是我的數據幀：使用tidyr/dplyr功能的彙總數據

Species Type Contents (kg) 
1  T  f   0.0710000 
2  T  f   0.1100000 
3  W  f   0.0200000 
4  W  f   0.0200000 
5  S  f   0.2100000 
6  S  f   0.2800000 
7  T  w   1.1400000 
8  T  w   0.6000000 
9  W  w   0.5600000 
10  W  w   0.5600000 
11  S  w   1.9800000 
12  S  w   3.1200000

使用dplyr功能，我有我的type f的均值和方差，但我也想通過species作爲分裂的結果好，並想知道如何使用tidyr/dplyr函數來做到這一點。

這是我用來找到我的type f以上的均值和方差。

summarise(group_by(Item,Type[2]),Mean = mean(Item$Contents (kg)),Variance = var(Item$Contents (kg)))

來源

2017-03-16 Joseph Moraine

'df％>％group_by（Species，Type [1]）％>％summarize（m1 = mean（Contents），var1 = var（Contents））' – timfaber

您應該花時間閱讀'dplyr'教程，因爲這段代碼似乎有點偏離。應該是更類似於'Item％>％group_by（Type，Species）％>％summarize（mean = mean（Contents））'YOu不應該在基本dplyr語句中使用'$'，我不確定你的意圖是與'[2]'有關，但是這似乎也有點不合適。 – MrFlick

與dplyr相對簡單的只需撥打mutate

df <- read.table(text = 
       " Row Species Type Contents(kg) 
        1  T  f   0.0710000 
        2  T  f   0.1100000 
        3  W  f   0.0200000 
        4  W  f   0.0200000 
        5  S  f   0.2100000 
        6  S  f   0.2800000 
        7  T  w   1.1400000 
        8  T  w   0.6000000 
        9  W  w   0.5600000 
        10  W  w   0.5600000 
        11  S  w   1.9800000 
        12  S  w   3.1200000", 
      header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE) 


library(dplyr) 


df %>% 
    group_by(Type, Species) %>% 
    mutate(meanByTypeandSpecies = mean(Contents.kg.))

結果：

來源

2017-03-16 15:58:40

有沒有辦法讓這個更具體，隔離只是類型f項目？ –

是這樣的，你的意思是：'df％>％filter（Type ==「f」）％>％group_by（Species）％> mutate（meanByTypeandSpecies = mean（Contents.kg。））' –

請儘量使用管道工具及歸納組，讓您的彙總統計：

Item %>% 
    group_by(Species, Type) %>% 
    summarise(
       mean = mean(Contents.kg.), 
       variance = var(Contents.kg.) 
    )

來源

2017-03-16 16:02:43

這提供了相同的意味着每種物種和種類的組合。 –

使用tidyr/dplyr功能的彙總數據

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