使用dplyr更好的输出-打破功能和结果 [英] Better output with dplyr -- breaking functions and results

问题描述

这是一个长期存在的问题，但是现在我真的可以解决这个难题了。我一直在使用dplyr，我认为总结变量很棒。但是，我试图显示仅部分成功的数据透视表。 Dplyr总是报告包含所有结果的单行，这很烦人。我必须将结果复制粘贴以擅长组织所有内容...

我得到了代码

应类似于以下内容：

因为我总是使用这种样式报告结果

使用此代码可获得相同的结果：

  library（tidyverse） 
 set.seed（123）
 ds<-data.frame（group = c（ american， canadian），
 iq = rnorm（n = 50，mean = 100， sd = 15），
收入= rnorm（n = 50，平均值= 1500，sd = 300），
 math = rnorm（n = 50，平均值= 5，sd = 2））
 ds％>％
 group_by（group）％>％
 summarise_at（vars（iq，income，math），funs（mean，sd））％>％
t％> ;％
 as.data.frame％>％
 rownames_to_column％&％;％
 split（rowname，into = c（ feature， fun），sep = _ ）
  

为了澄清，我已经，但尝试了这种代码，但传播仅适用于一个汇总（均值或sd等）。某些人使用collect（），但使用group_by和collect（）则很复杂。

感谢您的帮助。

解决方案

在总结后，代替转置（ t ）和更改类类型步骤，执行 gather 将其更改为 long格式，然后 spread 使用分开和 unite

进行一些修改

  library（tidyverse）
 ds％>％
 group_by（group）％>％
 summarise_at（vars（iq，income，math），funs（mean ，sd））％>％
 collect（key，val，iq_mean：math_sd）％&％;％
 split（key，into = c（'key1'，'key2'））％> ％
 unite（组，组，键2）％>％
点差（组，val）
  

This is a long-lasting question, but now I really to solve this puzzle. I'm using dplyr all the time and I think it is great to summarise variables. However, I'm trying to display a pivot table with partial success only. Dplyr always reports one single row with all results, what's annoying. I have to copy-paste the results to excel to organize everything...

I got the code here and it almost working.

This result

Should be like the following one:

Because I always report my results using this style

Use this code to get the same results:

library(tidyverse) 
set.seed(123)
ds <- data.frame(group=c("american", "canadian"), 
                 iq=rnorm(n=50,mean=100,sd=15),
                 income=rnorm(n=50, mean=1500, sd=300),
                 math=rnorm(n=50, mean=5, sd=2))
ds %>% 
  group_by(group) %>% 
   summarise_at(vars(iq, income, math),funs(mean, sd)) %>%
  t %>% 
  as.data.frame %>% 
  rownames_to_column %>%
  separate(rowname, into = c("feature", "fun"), sep = "_")

To clarify, I've tried this code, but spread works with only one summary (mean or sd, etc). Some people use gather(), but it's complicated to work with group_by and gather().

Thanks for any help.

解决方案

Instead of transposing (t) and changing the class types, after the summarise step, do a gather to change it to 'long' format and then spread it back after doing some modifications with separate and unite

library(tidyverse)
ds %>% 
  group_by(group) %>% 
  summarise_at(vars(iq, income, math),funs(mean, sd)) %>% 
  gather(key, val, iq_mean:math_sd) %>% 
  separate(key, into = c('key1', 'key2')) %>% 
  unite(group, group, key2) %>%
  spread(group, val)

这篇关于使用dplyr更好的输出-打破功能和结果的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！