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我有几个数据框。

我需要在一张表中为所有这些数据显示基本统计数据和四分位距 (IQR)。

不幸的是，summary函数不返回 IQR。另一方面，fivenum返回 IQR，但不能（？）应用于数据帧列表，我不需要中位数。

由于找不到合适的函数，我自己写了一个如下：

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)
}

但是我想知道是否没有更简单的解决方案。

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1 回答 1

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fivenum需要一个向量，所以你必须lapply跨越列表，加上lapply跨越data.frame，例如

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
## ...

另一种方法是purrr::at_depth，它允许您指定要迭代的列表的级别：

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
## ...

一个更复杂的版本，它返回格式更好的 data.frames 列表：

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
## ...
于 2017-02-12T15:55:40.553 回答