Расчет описательной статистики по группам - PullRequest
Новая
       15

Расчет описательной статистики по группам

0 голосов
/ 05 февраля 2019

У меня есть набор данных, собранный из 2 разных университетов.Каждый включает информацию о студентах, такую ​​как страна, классы, возраст и т. Д. Я хочу извлечь минимальное, среднее, максимальное, стандартное отклонение класса и возраста для каждой страны (они сгруппированы по стране) в каждом университете и создать таблицу.

Код, который я использую, следующий.Я повторяю код минимума, максимума и стандартного отклонения для каждого университета.Повторять процесс можно, но когда я создаю таблицу, мне нужно вернуться к Excel, чтобы объединить статистику, полученную из этого кода.Так есть ли прямой метод сделать это в R?

 stats_gr <- data %>%
 select(Country, Grades, Age) %>%
 group_by(country) %>%
 summarise(Grades = mean(Grades), Age=mean(Age))

Мне нужен такой стол

Ответы [ 2 ]

0 голосов
/ 06 февраля 2019

Я решил это с помощью функции knitr kable ().

Поддельный набор данных, сгенерированный мной только для заполнения таблицы.Это один набор данных, который включает данные из обоих университетов для каждой страны. 


library(dplyr)
df <- tibble::tribble(
           ~University, ~Countries, ~Grades, ~Age,
        "University-1",      "USA",      46,    29,
        "University-1",       "UK",      84,    30,
        "University-1",   "Sweden",       5,    28,
        "University-1",    "Spain",      40,    26,
        "University-1", "Portugal",      49,    29,
        "University-1",    "Italy",      16,    24,
        "University-1",      "USA",      34,    19,
        "University-1",       "UK",      66,    28,
        "University-1",   "Sweden",       9,    25,
        "University-1",    "Spain",      80,    20,
        "University-1", "Portugal",      55,    20,
        "University-1",    "Italy",       4,    21,
        "University-1",      "USA",      93,    18,
        "University-1",       "UK",      62,    28,
        "University-1",   "Sweden",      80,    30,
        "University-2",    "Spain",       1,    22,
        "University-2", "Portugal",      56,    25,
        "University-2",    "Italy",       9,    29,
        "University-2",      "USA",      40,    21,
        "University-2",       "UK",      54,    20,
        "University-2",   "Sweden",      60,    24,
        "University-2",    "Spain",      77,    21,
        "University-2", "Portugal",      22,    18,
        "University-2",    "Italy",      53,    29,
        "University-2",      "USA",      11,    21,
        "University-2",       "UK",      65,    27,
        "University-2",   "Sweden",      24,    27,
        "University-2",    "Spain",      18,    23,
        "University-2", "Portugal",      73,    19,
        "University-2",    "Italy",      79,    22,
        "University-1",      "USA",       2,    26,
        "University-1",       "UK",      83,    23,
        "University-1",   "Sweden",       5,    19,
        "University-1",    "Spain",      75,    19,
        "University-1", "Portugal",      12,    21,
        "University-1",    "Italy",      68,    29,
        "University-1",      "USA",     100,    21,
        "University-1",       "UK",      49,    21,
        "University-1",   "Sweden",      81,    20,
        "University-1",    "Spain",      99,    23,
        "University-1", "Portugal",      82,    24,
        "University-1",    "Italy",      23,    26,
        "University-1",      "USA",      86,    30,
        "University-1",       "UK",      50,    20,
        "University-1",   "Sweden",       4,    19,
        "University-2",    "Spain",      12,    25,
        "University-2", "Portugal",      12,    21,
        "University-2",    "Italy",      45,    21,
        "University-2",      "USA",      16,    26,
        "University-2",       "UK",      56,    23,
        "University-2",   "Sweden",      63,    24,
        "University-2",    "Spain",      37,    28,
        "University-2", "Portugal",      86,    21,
        "University-2",    "Italy",      95,    18,
        "University-2",      "USA",      56,    20,
        "University-2",       "UK",      27,    20,
        "University-2",   "Sweden",       3,    27,
        "University-2",    "Spain",      18,    27,
        "University-2", "Portugal",      68,    27,
        "University-2",    "Italy",      48,    21
        )

Создайте таблицу, которую вы хотите, используя dplyr и kable 

  df %>% 
  group_by(University,Countries) %>%
  summarise(Grades_min = min(Grades), 
            Grades_mean = mean(Grades),
            Grades_max = max(Grades),
            Grades_sd = sd(Grades),
            Age_min = min(Age),
            Age_mean= mean(Age),
            Age_max = max(Age),
            Age_sd = sd(Age)) %>% 
  knitr::kable(col.names = c("University", 
                             "Country", 
                             "Min Grade", 
                             "Mean Grade", 
                             "Max Grade", 
                             "Grade SD", 
                             "Min Age", 
                             "Mean Age", 
                             "Max Age", 
                             "Age SD"))


|University   |Country  | Min Grade| Mean Grade| Max Grade| Grade SD| Min Age| Mean Age| Max Age|   Age SD|
|:------------|:--------|---------:|----------:|---------:|--------:|-------:|--------:|-------:|--------:|
|University-1 |Italy    |         4|   27.75000|        68| 27.95681|      21| 25.00000|      29| 3.366502|
|University-1 |Portugal |        12|   49.50000|        82| 28.82707|      20| 23.50000|      29| 4.041452|
|University-1 |Spain    |        40|   73.50000|        99| 24.61030|      19| 22.00000|      26| 3.162278|
|University-1 |Sweden   |         4|   30.66667|        81| 38.64022|      19| 23.50000|      30| 4.847680|
|University-1 |UK       |        49|   65.66667|        84| 15.31883|      20| 25.00000|      30| 4.195235|
|University-1 |USA      |         2|   60.16667|       100| 38.98931|      18| 23.83333|      30| 5.192944|
|University-2 |Italy    |         9|   54.83333|        95| 29.81554|      18| 23.33333|      29| 4.589844|
|University-2 |Portugal |        12|   52.83333|        86| 29.54601|      18| 21.83333|      27| 3.488075|
|University-2 |Spain    |         1|   27.16667|        77| 27.06597|      21| 24.33333|      28| 2.804758|
|University-2 |Sweden   |         3|   37.50000|        63| 29.03446|      24| 25.50000|      27| 1.732051|
|University-2 |UK       |        27|   50.50000|        65| 16.38088|      20| 22.50000|      27| 3.316625|
|University-2 |USA      |        11|   30.75000|        56| 21.06142|      20| 22.00000|      26| 2.708013|

Хорошая особенность этого метода в том, что онбудет хорошо работать, если вы хотите использовать rmarkdown, чтобы связать слово.Если вы сделаете так, таблица будет выглядеть следующим образом screenshot of the generated table once knitted to word.

Вы можете управлять количеством цифр, заголовками таблицы или выравниванием столбцов, используя соответствующие аргументы kable.

0 голосов
/ 06 февраля 2019

возможно stargazer вам подходит: 

library(stargazer)
stats_gr <- data %>%
 select(Country, Grades, Age) %>%
 group_by(country) %>% stargazer(type="text")
...