R：如何将数据帧分成组并应用统计信息

Question

我需要计算一些描述性统计数据，例如各种数据帧的中位数、方差和标准差。所有数据帧（大约 300 个）具有相同数量的变量，但观察值的数量与值不同。由于我还不能生成这个循环，我首先尝试在单个数据帧中运行，一个可以生成统计数据的循环，总是将数据帧分成七个观察组。

我正在处理的第一个数据帧是这样生成循环的：

    # A tibble: 363 x 4
          Day Location  Flow    Qty
       <dttm>    <chr> <dbl>   <dbl>
 1 2014-03-03  ABC_100  4948 1637.10
 2 2014-03-04  ABC_100  3916  778.70
 3 2014-03-05  ABC_100  4471  748.40
 4 2014-03-06  ABC_100  5318  888.50
 5 2014-03-07  ABC_100  5888 1607.10
 6 2014-03-08  ABC_100  7490 2515.60
 7 2014-03-09  ABC_100  4306 1569.22
 8 2014-03-10  ABC_100  4939 1287.50
 9 2014-03-11  ABC_100  4988 1547.00
10 2014-03-12  ABC_100  4801 1407.20
# ... with 353 more rows

这是我能够编写的代码。有了它，我需要： 1 - 它将数据框分成 7 个观察组； 2 - 生成基本统计数据：每组的中位数、方差、均值和标准差； 3 - 将此数据存储在收集所有这些统计信息的新数据框中

n <- 1
meanIBI100 <- aggregate(teste, list(rep(1:(nrow(teste) %% n+1), each = n, len = nrow(teste))), median, sd, var)[-1]

我无法让它工作，我找不到方法来告诉我如何解决它。如果有人能帮忙，非常感谢！

即使有人知道如何使循环不仅运行此数据帧，而且运行我拥有的所有数据帧 - 我相信这是另一个循环内的循环的情况，我也谢谢你！

Answer 1

让 DF 成为你的 data.frame

library(data.table)
DT <- data.table(DF)

DT

# this will get you your mean and SD's for each column
DT[, sapply(.SD, function(x) list(mean=mean(x), sd=sd(x)))]

# If we want to add names to the columns 
wide <- setnames(DT[, sapply(.SD, function(x) list(mean=mean(x), sd=sd(x))], 
c("ID", sapply(names(DT)[-1], paste0, c(".men", ".SD"))))

参考 里卡多·萨波尔塔 Compute mean and standard deviation by group for multiple variables in a data.frame