使用 Dply 获取 R 中数据集的摘要

在本文中，我们将讨论如何使用 Dplyr 包在 R 编程语言中获取数据集的摘要。要获取数据集的摘要，使用此模块的 summarise()函数。此函数基本上根据对组或未分组数据的某些所需操作提供摘要，这反过来有助于汇总数据集。

Syntax: summarize(action)

使用的数据集： bestsellers3

在这里，动作可以是对分组数据执行的任何操作，可以是频率计数、平均值、平均值等。

示例：使用summary() 汇总数据集

R

library(dplyr)
  
data<-read.csv("bestsellers.csv")
data %>% group_by(Genre) %>%
  summarize(n())

输出：

# A tibble: 2 x 2
 Genre       `n()`
        
1 Fiction        82
2 Non Fiction   117

总结未分组的数据集

还可以汇总未分组的数据。有三种可能的功能可用于此目的。

• 汇总_全部（）。
• 总结_at()。
• 总结_if()。

总结_全部（）：

summarise_all()函数根据要执行的操作汇总所有列。

Syntax: summarize_all(action)

电阻

library(dplyr)
  
data<-read.csv("bestsellers.csv")
data %>% group_by(Genre) %>%
  summarize_all(mean)

输出：

总结_at()：

summary_at()函数用于将所需的操作应用于某些特定列并基于该操作生成摘要

Syntax: summarize_at(vector_of_columns,action)

电阻

library(dplyr)
  
data<-read.csv("bestsellers.csv")
data %>% group_by(Genre) %>%
  summarize_at(c('User.Rating','Price'),mean)

输出：

总结_if()：

如果指定了某个条件，则使用summarize_if()函数获取数据集摘要。

Syntax: summarize_if(condition, action)

电阻

library(dplyr)
  
data<-read.csv("bestsellers.csv")
data %>% group_by(Genre) %>%
  summarize_if(is.numeric, mean)

输出：