Как вычислить одно среднее из нескольких столбцов?

Question

У меня есть база данных с 4 столбцами и 8 наблюдениями:

> df1
  Rater1 Rater2 Rater4 Rater5
1      3      3      3      3
2      3      3      2      3
3      3      3      2      2
4      0      0      1      0
5      0      0      0      0
6      0      0      0      0
7      0      0      1      0
8      0      0      0      0

Я бы хотел получить среднее значение, медиану, iqr , sd всех наблюдений Rater1 и Rater4 (16) и всех наблюдений Rater2 и Rater5 (16) без создания нового df с двумя переменными, такими как:

> df2
   var1 var2
1     3    3
2     3    3
3     3    3
4     0    0
5     0    0
6     0    0
7     0    0
8     0    0
9     3    3
10    2    3
11    2    2
12    1    0
13    0    0
14    0    0
15    1    0
16    0    0

Я хотел бы получить это (без нового база данных, просто работает над первой базой данных):

> stat.desc(df2)
                   var1       var2
nbr.val      16.0000000 16.0000000
nbr.null      8.0000000 10.0000000
nbr.na        0.0000000  0.0000000
min           0.0000000  0.0000000
max           3.0000000  3.0000000
range         3.0000000  3.0000000
sum          18.0000000 17.0000000
median        0.5000000  0.0000000
mean          1.1250000  1.0625000
SE.mean       0.3275541  0.3590352
CI.mean.0.95  0.6981650  0.7652653
var           1.7166667  2.0625000
std.dev       1.3102163  1.4361407
coef.var      1.1646367  1.3516618

Как я могу сделать это в R?

Заранее спасибо

Answer 1

Возможный base подход:

df <- data.frame(                     # construct your original dataframe
  Rater1 = c(3, 3, 3, 0, 0, 0, 0, 0),
  Rater2 = c(3, 3, 3, 0, 0, 0, 0, 0),
  Rater4 = c(3, 2, 2, 1, 0, 0, 1, 0),
  Rater5 = c(3, 3, 2, 0, 0, 0, 0, 0)
)

combined <- data.frame(               # make a new dataframe with your desired variables
  R14 = with(df, c(Rater1, Rater4)),  
  R25 = with(df, c(Rater2, Rater5))  
)

sapply(combined, mean)                # compute mean of each column
sapply(combined, median)              # median
sapply(combined, sd)                  # standard deviation
sapply(combined, IQR)                 # interquartile range

Answer 2

Другое решение, использующее for l oop для вычисления статистики в одном go: Сначала создайте векторы для оценщиков, которых вы хотите объединить:

# Raters 2 and 4:
r24 <- as.integer(unlist(df1[,c("Rater2", "Rater4")]))
# Raters 1 and 5:
r15 <- as.integer(unlist(df1[,c("Rater1","Rater5")]))

Объедините эти векторы в фрейм данных:

df <- data.frame(r15, r24)

и рассчитать статистику:

for(i in 1:ncol(df)){
  print(c(mean(df[,i]), IQR(df[,i]), median(df[,i]), sd(df[,i])))
}
[1] 1.062500 3.000000 0.000000 1.436141
[1] 1.125000 2.250000 0.500000 1.310216

Answer 3

Мы можем l oop по именам столбцов, которые похожи, преобразовать в vector и получить mean, median, IQR и sd

out <- do.call(rbind, Map(function(x, y) {v1 <- c(df1[[x]], df1[[y]])
          data.frame(Mean = mean(v1), Median = median(v1),
           IQR = IQR(v1), SD = sd(v1))}, names(df1)[1:2], names(df1)[3:4]))



row.names(out) <- paste(names(df1)[1:2], names(df1)[3:4], sep="_")
out
#                Mean Median  IQR       SD
#Rater1_Rater4 1.1250    0.5 2.25 1.310216
#Rater2_Rater5 1.0625    0.0 3.00 1.436141

данные

df1 <- structure(list(Rater1 = c(3, 3, 3, 0, 0, 0, 0, 0), Rater2 = c(3, 
3, 3, 0, 0, 0, 0, 0), Rater4 = c(3, 2, 2, 1, 0, 0, 1, 0), Rater5 = c(3, 
3, 2, 0, 0, 0, 0, 0)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-8L))

Answer 4

A tidyverse / dplyr решение.

library(dplyr)

bind_rows(select(df, r12 = Rater1, r45 = Rater4),
          select(df, r12 = Rater2, r45 = Rater5)) %>%
  summarise_all(list(
    mean = mean,
    median = median,
    sd = sd,
    iqr = IQR
  ))
#>   r12_mean r45_mean r12_median r45_median r12_sd   r45_sd r12_iqr r45_iqr
#> 1    1.125   1.0625          0        0.5    1.5 1.236595       3       2

Если вы хотите, чтобы результат был похож на тот, который был задан в вашем вопросе, используйте t() для транспонирования результата.

t(.Last.value)