데이터 프레임 목록이 하나의 테이블 통계 (최대, 최소, IQR, ...)를 가져옵니다.

Question

데이터 프레임이 몇 개 있습니다.

IQR (Interquartile Range)과 함께 기본 통계를 하나의 테이블에 모두 표시해야합니다.

불행히도 summary 함수는 IQR을 반환하지 않습니다. 반면에 fivenum은 IQR을 반환하지만 데이터 프레임 목록에는 적용 할 수 없으므로 중간 값은 필요하지 않습니다.

removeXYcol <- function(df) 
{ 
    # removes coordinates 
    drops <- c("X","Y") 
    withoutXY<- df[,!(names(df) %in% drops)] 
    withoutXY 
} 

getStatsTable <- function(listOfDataFrames, df_names = NULL, digits_no = 2) 
{ 
    # returns table with statistics (together with IQR which is not returned by summary) 
    for (df in listOfDataFrames){ 
    df_data <- unlist(removeXYcol(df)) 

    minimum <- round(min(df_data,na.rm = TRUE),digits = digits_no) 
    maximum <- round(max(df_data, na.rm = TRUE),digits = digits_no) 
    average <- round(mean(df_data, na.rm = TRUE),digits = digits_no) 
    IQR_ <- round(IQR(df_data, na.rm = TRUE),digits = digits_no) 

    toReturn <- c(minimum, maximum, average, IQR_) 
    if (exists("myStats")) { 
     myStats <- rbind(myStats, toReturn) 
    } else { 
     myStats <- toReturn 
    } 

    } 
    colnames(myStats) <- c("minimum", "maximum", "average", "IQR") 
    if (is.null(df_names)) { 
    df_names <- seq(length(listOfDataFrames)) 
    } 
    rownames(myStats) <- df_names 
    return(myStats) 
} 

더 간단한 해결책이 없다 궁금 그러나 다음과 같이

내가 적절한 기능을 찾을 수 없습니다 때문에

, 내가 하나를 자신을 썼다.

Answer 1

fivenum은 벡터를 취합니다. 목록 전체에 lapply이 있어야하고 data.frame에 lapply이 있어야합니다. 예 : data.frames 더 잘 형식의 목록을 반환

purrr::at_depth(list(mtcars, mtcars), 2, fivenum) 

## [[1]] 
## [[1]]$mpg 
## [1] 10.40 15.35 19.20 22.80 33.90 
## 
## [[1]]$cyl 
## [1] 4 4 6 8 8 
## ... 

더 관여 버전 :

lapply(list(mtcars, mtcars), function(df){lapply(df, fivenum)}) 

## [[1]] 
## [[1]]$mpg 
## [1] 10.40 15.35 19.20 22.80 33.90 
## 
## [[1]]$cyl 
## [1] 4 4 6 8 8 
## ... 

대안은 당신이 반복 할 목록의 레벨을 지정할 수있는 purrr::at_depth입니다 :

library(tidyverse) 

list(mtcars, mtcars) %>% 
    map(gather, var, val) %>% 
    map(group_by, var) %>% 
    map(summarise, 
     val = list(fivenum(val)), 
     label = list(c('min', 'q1', 'med', 'q3', 'max'))) %>% 
    map(unnest) %>% 
    map(spread, label, val) 

## [[1]] 
## # A tibble: 11 × 6 
##  var  max  med min  q1  q3 
## * <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> 
## 1  am 1.000 0.000 0.000 0.0000 1.00 
## 2 carb 8.000 2.000 1.000 2.0000 4.00 
## 3 cyl 8.000 6.000 4.000 4.0000 8.00 
## ...