skimr：如何获得前 3 和后 3 的值？答案

【问题标题】：skimr: how to get the top 3 and bottom 3 values?skimr：如何获得前 3 和后 3 的值？
【发布时间】：2019-09-11 13:00:38
【问题描述】：

考虑这个简单的例子

> tibble(value = c(1,2,3,4,5,5,6,7,8,9,10,11,12)) %>%
+   skim()
Skim summary statistics
 n obs: 13 
 n variables: 1 

-- Variable type:numeric -------------------------------------------------------
 variable missing complete  n mean   sd p0 p25 p50 p75 p100     hist
    value       0       13 13 6.38 3.48  1   4   6   9   12 ▅▂▇▂▂▅▂▅

我只需将top 和bottom 两列添加到skimr 输出，它们显示前3 个和后3 个值，用逗号分隔。

类似

top        bottom
12,11,10   1,2,3

我该怎么做？谢谢！

【问题讨论】：

看看skim_with()函数。
我无法让它工作。它对你有用吗？谢谢！
我没试过，但是根据文档，你可以定义你的统计数据集。所以我想你也可以定义获取顶部/底部 3 个值。

标签： r dplyr skimr

【解决方案1】：

更新答案：

#remove the p values and histogram for space to work with
skim_with(numeric = list(p0 = NULL, p25 = NULL, p50=NULL, p75 = NULL, p100=NULL, hist=NULL))

#6 functions, for head 1 2 and 3, and tail 3 2 and 1.
h1<-function(x){head(sort(x))[1]}
h2<-function(x){head(sort(x))[2]}
h3<-function(x){head(sort(x))[3]}
t3<-function(x){tail(sort(x),3)[1]}
t2<-function(x){tail(sort(x),2)[1]}
t1<-function(x){tail(sort(x),1)[1]}

#assign those functions to return for numeric (need to do the same for integer and others)
skim_with(numeric = list(h1=h1, h2=h2, h3=h3, t3=t3, t2=t2, t1=t1))
skim(iris$Sepal.Length)

Skim summary statistics

── Variable type:numeric ────────────────────────────────────────────────
          variable missing complete   n mean   sd  h1  h2  h3  t3  t2  t1
 iris$Sepal.Length       0      150 150 5.84 0.83 4.3 4.4 4.4 7.7 7.7 7.9

【讨论】：

【解决方案2】：

好的，我能够让它工作。供将来参考：

get_top <- function(df) {
  df %>% as_tibble() %>% 
    top_n(3) %>% 
    pull() %>% 
    paste(collapse = ',')
}

skim_with(numeric = list(top = get_top), append = TRUE)

给予

> tibble(value = c(1,2,3,4,5,5,6,7,8,9,10,11,12)) %>%
+   skim()
Selecting by value
Skim summary statistics
 n obs: 13 
 n variables: 1 

-- Variable type:numeric -------------------------------------------------------
 variable missing complete  n mean   sd p0 p25 p50 p75 p100     hist      top
    value       0       13 13 6.38 3.48  1   4   6   9   12 ▅▂▇▂▂▅▂▅ 10,11,12

【讨论】：