如何添加具有每个数字列的平均值的行答案

【问题标题】：How can I add a row with the mean of each numeric column如何添加具有每个数字列的平均值的行
【发布时间】：2021-11-14 16:50:05
【问题描述】：

我有一个汇总为数据透视表的数据框，我想添加一行，其中包含每个数字列的平均值，对于字符列，该行可以命名为“平均值”

示例数据框如下

dat <- c('2000-01-15','2003-01-15','2000-02-15',
         '2003-02-15','2000-04-15','2002-04-15',
         '2000-12-15','2002-12-15','2003-12-13', "2003-12-15",'2002-02-21','2002-01-25','2003-04-24')

df <- data.frame(date =as.Date(dat), id = c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13),
                 sales = c(134,211,2000,234,421,400,34,1233,1222,1034,8034,1234,2331))

df <- df %>% 
  mutate(year = format(date, "%Y"),
                    month = format(date, "%b")) %>% select(-date) %>%
  group_by(year,month) %>%
  summarise(revenue = sum(sales))

df2 <- df %>% pivot_wider(id_cols = year, names_from = month, values_from = revenue)

从这里我想做的事

rbind(df2, summarise_all(df2, mean))

然而，主要的复杂之处在于如何只返回数字列的平均值并返回非数字列的字符。

我想要的输出应该是

  year    Apr   Dec   Feb   Jan
  <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 2000    421    34  2000   134
2 2002    400  1233  8034  1234
3 2003   2331  2256   234   211
4 mean   1051. 1174. 3423.  526.

【问题讨论】：

标签： r dataframe dplyr pivot-table tidyverse

【解决方案1】：

我们可以adorn_totals在最后添加一个求和行，然后除以总行数 - 1

library(dplyr)
library(janitor)
df2 %>% 
    adorn_totals(name = "mean") %>%
    mutate(across(where(is.numeric), 
          ~ replace(., n(), .[n()]/(n()-1)))) %>%
    as_tibble

-输出

# A tibble: 4 x 5
  year    Apr   Dec   Feb   Jan
  <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 2000   421    34  2000   134 
2 2002   400  1233  8034  1234 
3 2003  2331  2256   234   211 
4 mean  1051. 1174. 3423.  526.

或者另一种选择是使用summarise 和across 在末尾连接（c()）mean 值

df2 %>%
    ungroup %>% 
    summarise(year = c(year, 'mean'),
         across(where(is.numeric), ~ c(., mean(.))))

-输出

# A tibble: 4 x 5
  year    Apr   Dec   Feb   Jan
  <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 2000   421    34  2000   134 
2 2002   400  1233  8034  1234 
3 2003  2331  2256   234   211 
4 mean  1051. 1174. 3423.  526.

或使用add_row 来自tibble

library(tibble)
df2 %>% 
   ungroup %>% 
   add_row(year = 'mean', !!! colMeans(.[-1]))
# A tibble: 4 x 5
  year    Apr   Dec   Feb   Jan
  <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 2000   421    34  2000   134 
2 2002   400  1233  8034  1234 
3 2003  2331  2256   234   211 
4 mean  1051. 1174. 3423.  526.

【讨论】：

【解决方案2】：

基础 R 选项 -

rbind(df2, data.frame(year = 'mean', t(colMeans(df2[-1]))))

#  year    Apr   Dec   Feb   Jan
#  <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#1 2000   421    34  2000   134 
#2 2002   400  1233  8034  1234 
#3 2003  2331  2256   234   211 
#4 mean  1051. 1174. 3423.  526.

如果不知道数值列的位置，想动态识别，可以使用-

cols <- sapply(df2, is.numeric)
rbind(df2, data.frame(year = 'mean', t(colMeans(df2[cols]))))

【讨论】：