使用tidyr / dplyr函数汇总数据

Question

以下是我的数据框：

  Species   Type  Contents (kg)
1       T      f           0.0710000
2       T      f           0.1100000
3       W      f           0.0200000
4       W      f           0.0200000
5       S      f           0.2100000
6       S      f           0.2800000
7       T      w           1.1400000
8       T      w           0.6000000
9       W      w           0.5600000
10      W      w           0.5600000
11      S      w           1.9800000
12      S      w           3.1200000

使用dplyr函数，我得到了type f的均值和方差，但我也想按species对结果进行划分，并且想知道如何使用tidyr / dplyr函数来做到这一点。

这就是我用来查找上述type f的均值和方差的方法。

summarise(group_by(Item,Type[2]),Mean = mean(Item$Contents (kg)),Variance = var(Item$Contents (kg)))

Answer 1

与dplyr相对简单，只需调用mutate

df <- read.table(text =
               " Row   Species   Type  Contents(kg)
                  1       T      f           0.0710000
                  2       T      f           0.1100000
                  3       W      f           0.0200000
                  4       W      f           0.0200000
                  5       S      f           0.2100000
                  6       S      f           0.2800000
                  7       T      w           1.1400000
                  8       T      w           0.6000000
                  9       W      w           0.5600000
                  10      W      w           0.5600000
                  11      S      w           1.9800000
                  12      S      w           3.1200000",
             header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE)


library(dplyr)


df %>%
  group_by(Type, Species) %>%
  mutate(meanByTypeandSpecies = mean(Contents.kg.))

结果：

Answer 2

请尝试使用管道实用程序并进行汇总，以按组获取摘要统计信息：

Item %>%
    group_by(Species, Type) %>%
    summarise(
              mean = mean(Contents.kg.),
              variance = var(Contents.kg.)
    )