Создать таблицу с помощью R (кластеры) - PullRequest
Новая
       27

Создать таблицу с помощью R (кластеры)

1 голос
/ 29 марта 2020

Я хотел бы составить таблицу для моей проблемы через . Код ниже: 

#database
df<-structure(list(Latitude = c(-23.8, -23.8, -23.9, -23.9, -23.9,  -23.9, -23.9, -23.9, -23.9, -23.9, -23.9, -23.9, -23.9, -23.9, 
+ -23.9, -23.9, -23.9, -23.9, -23.9), Longitude = c(-49.6, -49.6, -49.6, -49.6, -49.6, -49.6, -49.6, -49.6, -49.6, -49.6, -49.7, 
+ -49.7, -49.7, -49.7, -49.7, -49.6, -49.6, -49.6, -49.6), Waste = c(526, 350, 526, 469, 285, 175, 175, 350, 350, 175, 350, 175, 175, 364, 
+ 175, 175, 350, 45.5, 54.6)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -19L))

Q1<-matrix(quantile(df$Waste, probs = 0.25))
df_Q1<-subset(df,Waste>Q1[1])
#cluster
d<-dist(df_Q1)
fit.average<-hclust(d,method="average")
clusters<-cutree(fit.average,k=4)
df_Q1$cluster<-clusters

dc<-aggregate(df_Q1[,"Waste"],list(cluster=clusters),sum)
colnames(dc)<-c("cluster","Sum_Waste")
dd<-aggregate(df_Q1[,"Waste"],list(cluster=clusters),mean)
colnames(dd)<-c("cluster","Mean_Waste")

Спасибо!

Новый стол

enter image description here

1 Ответ

0 голосов
/ 29 марта 2020

Sum_Waste и Mean_Waste могут быть объединены с вашим фреймом данных df_Q1 для финальной таблицы.

Я не был уверен, какой вывод вы рассматривали, но один метод с kableExtra объединит ячейки с одинаковыми значениями в назначенных столбцах. Надеюсь, что это полезно.

Редактировать : добавлено properties в таблицу. Строки теперь сортируются по кластеру и свойствам. 

library(kableExtra)

#database
df<-structure(list(Latitude = c(-23.8, -23.8, -23.9, -23.9, -23.9,  -23.9, -23.9, -23.9, -23.9, -23.9, -23.9, -23.9, -23.9, -23.9, 
                                + -23.9, -23.9, -23.9, -23.9, -23.9), Longitude = c(-49.6, -49.6, -49.6, -49.6, -49.6, -49.6, -49.6, -49.6, -49.6, -49.6, -49.7, 
                                                                                    + -49.7, -49.7, -49.7, -49.7, -49.6, -49.6, -49.6, -49.6), Waste = c(526, 350, 526, 469, 285, 175, 175, 350, 350, 175, 350, 175, 175, 364, 
                                                                                                                                                         + 175, 175, 350, 45.5, 54.6)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -19L))

Q1<-matrix(quantile(df$Waste, probs = 0.25))
df_Q1<-subset(df,Waste>Q1[1])
df_Q1

#cluster
d<-dist(df_Q1)
fit.average<-hclust(d,method="average")
clusters<-cutree(fit.average,k=4)
df_Q1$cluster<-clusters
df_Q1$properties<-names(clusters)

#calculate sum waste
dc<-aggregate(df_Q1[,"Waste"],list(cluster=clusters),sum)
colnames(dc)<-c("cluster","Sum_Waste")
head(dc)

#calculate mean waste
dd<-aggregate(df_Q1[,"Waste"],list(cluster=clusters),mean)
colnames(dd)<-c("cluster","Mean_Waste")
head(dd)

#merge everything
df_table <- Reduce(merge, list(df_Q1, dc, dd))

#make table
kable(df_table[order(df_table$cluster, as.numeric(df_table$properties)),c(5,2,3,4,1,6,7)], align = "c", row.names = FALSE) %>%
  kable_styling(full_width = FALSE) %>%
  column_spec(1, bold = TRUE) %>%
  collapse_rows(columns = 5:7, valign = "middle")

Редактировать (18.04.20)

Объединить properties в одну строку с запятой разделение, попробуйте: 

#sort properties
df_table <- df_table[order(df_table$cluster, as.numeric(df_table$properties)),]

#second table aggregated properties
df_table2 <- aggregate(. ~ cluster + Sum_Waste + Mean_Waste, df_table[,c(1,5,6,7)], toString)

#make table with df_table2
kable(df_table2[order(df_table2$cluster), c(4,1,2,3)], align = "c", row.names = FALSE) %>%
  kable_styling(full_width = FALSE)
...