根据列表中数据框中每个单元格中的值单独计算汇总统计信息答案

【问题标题】：Computing summary statistics individually from values in each cell in a data frame in a list根据列表中数据框中每个单元格中的值单独计算汇总统计信息
【发布时间】：2017-12-01 21:07:42
【问题描述】：

我有 25 个像这样的列表形式的数据框（此处显示三个，三个足以用于示例计算）：

df1 <- data.frame(c(1, 3, 2, 4, 2, 2,4), c(4, 5, 2, 5, 6, 3, 2))
df2 <- data.frame(c(4, 2, 5, 2, 5, 2, 6), c(6, 3, 2, 6, 2, 6, 3))
df3 <- data.frame(c(1, 3, 2, 4, 2, 2,4), c(4, 5, 2, 5, 6, 3, 2))
list <- list(df1, df2, df3)

我想制作另一个数据框，其中包含每个单元格中的平均值，然后我想要标准偏差。因此它将是一个 4 列乘 7 行的数据框，其中包含数据框中每个单元格的平均值和标准差。

如何做到这一点？我的数据也有超过 7 行。

【问题讨论】：

包含此输入的所需输出会很有帮助，以便验证可能的解决方案。

标签： r

【解决方案1】：

我承认我对 d.b 的回答印象深刻，但我认为将您的列表转换为 3d 数组可能会更好地解决这个问题。

library(abind)

a <- abind(mylist, along = 3)
a <- apply(a, c(1,2), function(i) abind(c(mean(i), sd(i)), along = 2))

data.frame(t(rbind(a[, , 1], a[, , 2])))

结果

      X1        X2       X3        X4
2.000000 1.5491933 4.666667 1.0327956
2.666667 0.5163978 4.333333 1.0327956
3.000000 1.5491933 2.000000 0.0000000
3.333333 1.0327956 5.333333 0.5163978
3.000000 1.5491933 4.666667 2.0655911
2.000000 0.0000000 4.000000 1.5491933
4.666667 1.0327956 2.333333 0.5163978

【讨论】：

【解决方案2】：

mylist <- list(df1, df2, df3)
do.call(cbind, lapply(lapply(1:2, function(i) sapply(mylist, function(x) x[,i])),
                      function(a) t(apply(a, 1, function(x) c(mean(x), sd(x))))))
#         [,1]      [,2]     [,3]      [,4]
#[1,] 2.000000 1.7320508 4.666667 1.1547005
#[2,] 2.666667 0.5773503 4.333333 1.1547005
#[3,] 3.000000 1.7320508 2.000000 0.0000000
#[4,] 3.333333 1.1547005 5.333333 0.5773503
#[5,] 3.000000 1.7320508 4.666667 2.3094011
#[6,] 2.000000 0.0000000 4.000000 1.7320508
#[7,] 4.666667 1.1547005 2.333333 0.5773503

【讨论】：