平均值 (SD) 表答案

【问题标题】：Table of mean (SD)s平均值 (SD) 表
【发布时间】：2016-12-14 16:22:06
【问题描述】：

我有一个相对较大的数据集，我想打印一个包含因子组合的均值和标准差的表格。我希望它们采用如下格式：

         A            B
test1    2.0 (1.0)    5.0 (2.0)
test2    6.3 (3.1)    2.1 (0.7)

有没有简单的方法可以做到这一点？

我得到的最接近的是使用tables::tabular 函数（最小示例）：

# Example data
df = data.frame(
   group=c('A', 'A',  'A', 'B', 'B', 'B'),
   value=c(1,2,3,6,8,9))

# Print table     
library(tables)
tabular(value ~ group * (mean + sd), df)

...输出这个：

       group               
       A        B          
       mean  sd mean  sd   
 value 2     1  7.667 1.52

但是我还没有想出一个巧妙的方法来将此格式转换为上面的mean (SD) 格式。注意：这些示例非常少。我会有更大的层次结构（目前是 4 x (mean+sd) 列和 2 x 3 行），但基本问题是相同的。

【问题讨论】：

你应该做一个包含test var的例子。

标签： r dataframe mean standard-deviation

【解决方案1】：

library(reshape2)

formatted.table <- dcast(df, 'value' ~ group, fun.aggregate = function(x) {
    return(sprintf('%0.1f (%0.1f)', mean(x), sd(x)))
})

# "value"         A         B
#   value 2.0 (1.0) 7.7 (1.5)

类似于 Chris 的回答，但更简洁一些（并且不需要“测试”变量）。

您也可以使用 dplyr 包进行这种类型的聚合。

【讨论】：

你不需要测试变量，但它在一开始就在他的示例框架中......就像sprintf一样！
谢谢，这成功了！我现在可以看到，在我的示例中我有点太小了。实际上，我将 test1 和 test2 作为单独的 columns 在我的 data.frame 中，而不是作为因子中的级别。 dcast 只需要一个 value.var - 或者有没有办法？在调用dcast 之前，我总是可以做一个melt。
融合 test1 和 test2 列并在您的 dcast 调用中包含新列将是这样做的方法。 Hadley Wickham 的 dplyr 包现在也有一个 summarize_all 函数可以完成此操作。

【解决方案2】：

从data.table，我们可以使用dcast（包括你的测试变量）：

library(data.table)

df = data.frame(
  group=c('A', 'A',  'A', 'B', 'B', 'B','A', 'A',  'A', 'B', 'B', 'B'),
  value=c(1,2,3,6,8,9,1,2,3,6,8,9),
  test=c(1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2))

dcast(df, test ~ group, fun.aggregate = function(x){
  paste(round(mean(x),1)," (", round(sd(x),1),")", sep = "")
})
  test     A         B
1    1 2 (1) 7.7 (1.5)
2    2 2 (1) 7.7 (1.5)

【讨论】：

仅供参考，您使用的是 reshape2 包中的dcast；可以加载那个包。