项目计数描述性统计[关闭]答案

【问题标题】：Item count descriptive statistics [closed]项目计数描述性统计[关闭]
【发布时间】：2015-10-08 07:27:57
【问题描述】：

我有一个数据框

x  userId  bookId  rating
1       1     412       6
2       1     454       5
3       2     412       4

等等。

基本上，一个用户给很多书评分，而一本书有很多评分。

我需要提取一些关于userId 的描述性统计信息。给出的平均评分数量，给出的平均评分等。

谁能指点我正确的方向？

【问题讨论】：

看看help("aggregate")。
或从dplyr尝试mutate
或者尝试用data.table包在SO上搜索总结...library(data.table);setDT(df)[,list(avAmount=length(unique(bookID)), avRating=mean(rating)),userID]
@DatamineR dplyr::mutate 只不过是 "$<-"。这就像说“尝试使用 R”

标签： r summary

【解决方案1】：

您可以使用data.table 进行这些计算：

如果您的data.frame 被称为books：

require(data.table)
setDT(books)

# average rating by user
books[, mean(rating), by=userId]
#   userId  V1
#1:      1 5.5
#2:      2 4.0

# average amount of ratings given :
books[, .N, by=userId][, mean(N)]
#[1] 1.5

【讨论】：

【解决方案2】：

我不确定我是否得到您的确切问题/任务。但以下内容可以提供一些见解：

data = read.table(header = T, stringsAsFactors = F,  text  = "x  userId  bookId  rating
1       1     412       6
2       1     454       5
3       2     412       4")

# Number of ratings per user 
userFreq = data.frame(table(data$userId)) 
# Var1 Freq
# 1    1    2
# 2    2    1

# mean rating per userID
meanRatingPerUser = aggregate(data$rating, by=list(data$userId), FUN = mean )     
# Group.1   x
# 1       1 5.5
# 2       2 4.0

# mean rating per book
meanRatingPerBook = aggregate(data$rating, by=list(data$bookId), FUN = mean )   
# Group.1 x
# 1     412 5
# 2     454 5


# "Summary" function, applied per bookID
moreStats = aggregate(data$rating, by=list(data$bookId), FUN = summary ) 
# Group.1 x.Min. x.1st Qu. x.Median x.Mean x.3rd Qu. x.Max.
# 1     412    4.0       4.5      5.0    5.0       5.5    6.0
# 2     454    5.0       5.0      5.0    5.0       5.0    5.0

【讨论】：