我可以在因子变量上拆分 describe() 吗？ [复制]答案

【问题标题】：Can I split describe() on a factor variable? [duplicate]我可以在因子变量上拆分 describe() 吗？ [复制]
【发布时间】：2020-07-15 12:14:33
【问题描述】：

我想根据一个因子变量中的所有值来描述一个响应变量。

我想运行类似这样的代码

library("Hmisc")
describe(mtcars$hp)

除了我想通过cyl的每个值得到不同的输出

【问题讨论】：

标签： r hmisc

【解决方案1】：

tidy/purrr 解决方案

library(Hmisc)
library(purrr)
mtcars %>%
  split(.$cyl) %>%
  purrr::map(~ describe(.x$hp))
#> $`4`
#> .x$hp 
#>        n  missing distinct     Info     Mean      Gmd      .05      .10 
#>       11        0       10    0.995    82.64    24.51     57.0     62.0 
#>      .25      .50      .75      .90      .95 
#>     65.5     91.0     96.0    109.0    111.0 
#> 
#> lowest :  52  62  65  66  91, highest:  93  95  97 109 113
#>                                                                       
#> Value         52    62    65    66    91    93    95    97   109   113
#> Frequency      1     1     1     2     1     1     1     1     1     1
#> Proportion 0.091 0.091 0.091 0.182 0.091 0.091 0.091 0.091 0.091 0.091
#> 
#> $`6`
#> .x$hp 
#>        n  missing distinct     Info     Mean      Gmd 
#>        7        0        4    0.911    122.3    23.71 
#>                                   
#> Value        105   110   123   175
#> Frequency      1     3     2     1
#> Proportion 0.143 0.429 0.286 0.143
#> 
#> $`8`
#> .x$hp 
#>        n  missing distinct     Info     Mean      Gmd 
#>       14        0        9    0.985    209.2    56.69 
#> 
#> lowest : 150 175 180 205 215, highest: 215 230 245 264 335
#>                                                                 
#> Value        150   175   180   205   215   230   245   264   335
#> Frequency      2     2     3     1     1     1     2     1     1
#> Proportion 0.143 0.143 0.214 0.071 0.071 0.071 0.143 0.071 0.071

【讨论】：

如果我想拆分两个变量，可以split(.$cyl, .$vs)
在这种情况下，我会使用“新”dplyr group_split 像这样mtcars %>% group_by(cyl, am) %>% group_split() %>% purrr::map(~ describe(.x$hp))

【解决方案2】：

你在找吗

lapply(split(mtcars,mtcars$cyl),describe)

编辑：我看到你专门在hp 上寻找describe。您可以将$hp 添加到上述拆分中，或者更简单地使用

tapply(mtcars$hp,mtcars$cyl,describe)

【讨论】：

秒杀我。除了在这个例子中似乎第一个 mtcars 应该是 mtcars$hp
注意细节@Adam，我已经更新了答案
我可以将其附加到 dplyr 声明中吗？我想做类似 mtcars %>% filter(hp > x) %>% {tapply function}
你可以这样做@Cauder mtcars %>% filter(hp > 100) %>% split(.$cyl) %>% purrr::map(~ describe(.x$hp))

【解决方案3】：

您可以group_by cyl 并将describe 对象存储在列表中：

library(dplyr)
library(Hmisc)

new_mtcars <- mtcars %>% group_by(cyl) %>% summarise(data = list(describe(hp)))
new_mtcars
# A tibble: 3 x 2
#    cyl data      
#  <dbl> <list>    
#1     4 <describe>
#2     6 <describe>
#3     8 <describe>

new_mtcars$data[[1]]
#hp 
#       n  missing distinct     Info     Mean      Gmd      .05      .10 
#      11        0       10    0.995    82.64    24.51     57.0     62.0 
#     .25      .50      .75      .90      .95 
#    65.5     91.0     96.0    109.0    111.0 

#lowest :  52  62  65  66  91, highest:  93  95  97 109 113
                                                                  
#Value         52    62    65    66    91    93    95    97   109   113
#Frequency      1     1     1     2     1     1     1     1     1     1
#Proportion 0.091 0.091 0.091 0.182 0.091 0.091 0.091 0.091 0.091 0.091

【讨论】：