Создать несколько столбцов в итоге

Question

Каков наилучший способ создания нескольких столбцов в summarize(...) (или, альтернативно, в do(...))? Это возникает, если какая-то функция агрегации возвращает более одного значения. Примером такой функции является quantile(...).

Например, предположим, что у нас есть следующие данные

library(dplyr)

data.frame(x = runif(1000, min = 0, max = 20)) %>%
  mutate(y = rnorm(n(), mean = sin(x))) %>%
  group_by(x.category = round(x)) ->
  Z

Мы можем легко вычислить (и построить) квантили:

library(ggplot2) # just to display results (not the focus of this question)

Z %>%
  summarize(x = mean(x),
            y25 = quantile(y, probs = .25),
            y50 = quantile(y, probs = .5),
            y75 = quantile(y, probs = .75)) %>%
  gather(Statistic, y, -x, -x.category) %>%
  ggplot(aes(x, y, color = Statistic)) +
  geom_line()

Однако приведенный выше код имеет два недостатка: 1) код quantile(...) должен дублироваться (это станет более утомительным, если, скажем, понадобится дюжина квантилей), и 2) имена столбцов (y25, y50, y75) может не соответствовать фактическим квантилям.

Эти проблемы можно исправить, используя способность quantile(...) вычислять несколько квантилей и возвращать их в векторе с именами следующим образом:

Z %>%
  do(as_data_frame(c(x = mean(.$x),
                     as.list(quantile(.$y, probs = c(.25,.5,.75)))))) %>%
  gather(Statistic, y, -x, -x.category) %>%
  ggplot(aes(x, y, color = Statistic)) +
  geom_line()

Однако приведенный выше код кажется мне безобразным; в частности это требует as.list(...), c(...), as_data_frame(...) и do(...), чтобы сделать что-то довольно простое.

Есть ли лучший способ?

Answer 1

Один из возможных подходов при работе с функциями, которые возвращают несколько значений, - это создание строки путем объединения этих значений, а затем разделение этой строки на несколько столбцов с использованием соответствующих имен.

library(dplyr)
library(tidyr)

data.frame(x = runif(1000, min = 0, max = 20)) %>%
  mutate(y = rnorm(n(), mean = sin(x))) %>%
  group_by(x.category = round(x)) ->
  Z

# specify quantiles
q = c(0.25, 0.5, 0.75)

Z %>%
  summarise(x = mean(x),
            qtls = paste(quantile(y, q), collapse = ",")) %>%   # get quantile values as a string
  separate(qtls, paste0("y_", 100*q), sep = ",", convert = T)   # separate quantile values and give corresponding names to columns

# # A tibble: 21 x 5
#   x.category     x   y_25   y_50    y_75
#        <dbl> <dbl>  <dbl>  <dbl>   <dbl>
# 1          0 0.252 -0.596  0.156  0.977 
# 2          1 0.929 -0.191  0.753  1.15  
# 3          2 2.07   0.222  0.787  1.26  
# 4          3 2.95  -0.488  0.303  1.13  
# 5          4 3.92  -1.38  -0.627 -0.0220
# 6          5 4.94  -1.52  -1.08  -0.489 
# 7          6 6.03  -0.950 -0.432  0.492 
# 8          7 6.97  -0.103  0.602  1.32  
# 9          8 7.94   0.350  1.02   1.88  
# 10         9 9.00  -0.155  0.393  1.02  
# # ... with 11 more rows

Answer 2

Вдохновленный ответом @ AntoniosK , вот решение, которое также помещает несколько чисел в один столбец, но вместо преобразования их в строку сохраняет их в столбце списка:

probs <- c(0.25, 0.5, 0.75)

Z %>%
  summarize(x = mean(x),
            quantile = list(quantile(y, probs)),
            prob = list(probs)) %>%
  unnest() 

Чтобы преобразовать результат в широкоформатный формат, можно следовать приведенному выше с помощью %>% mutate(prob = sprintf('%g%%', 100*prob)) %>% spread(prob, quantile) (как обычно).

Одна вещь, которую я заметил, это то, что unnest(...) игнорирует имена на векторах. (На самом деле я надеялся, что параметр .id позволит мне воспользоваться этим, но он ищет имена в списке , а не векторы в списке). Если вы действительно хотите использовать эти имена, один из подходов:

library(tibble)

Z %>%
  summarize(x = mean(x),
            quantile = list(enframe(quantile(y)))) %>%
  unnest()

, который использует tibble::enframe(...) для записи имен в столбец таблицы.

Answer 3

Например, вы можете использовать семейство apply:

Z %>%
  sapply(function(x){c(quantile(x, probs = (0:10)/10), mean = mean(x))}) %>%
  data.frame()

#                 x         x.1           y x.category
# 0%    0.001726993  0.00274735 -4.04157670      0.000
# 10%   1.495121921  2.11284993 -1.51783484      1.000
# 20%   3.450423732  4.23374999 -0.92207407      3.000
# 30%   5.366798687  6.13729078 -0.55590328      5.000
# 40%   7.424445083  8.00006315 -0.18782436      7.000
# 50%   9.607056717 10.01599003  0.09847098     10.000
# 60%  11.605829581 11.98377222  0.39765998     12.000
# 70%  13.402578154 13.95268995  0.75339699     13.000
# 80%  15.432076896 16.04652040  1.16335283     15.000
# 90%  17.759217854 17.90820096  1.64737747     18.000
# 100% 19.991569165 19.97475065  3.33769925     20.000
# mean  9.544870438 10.02387573  0.08833454      9.551