Συνάρτηση Συγκεντρωτικής Συνάρτησης R: summarize() & group_by() Παράδειγμα

Σύνολο δεδομένων που χρησιμοποιήθηκε σε αυτό το σεμινάριο

Η σύνοψη μιας μεταβλητής σάς δίνει μια πρώτη αίσθηση των δεδομένων και η σύνοψή της ανά ομάδα σάς λέει πολύ περισσότερα για το πώς κατανέμονται οι τιμές. Αυτό το σεμινάριο δείχνει πώς να συγκεντρώσετε ένα σύνολο δεδομένων ανά ομάδα με τη βιβλιοθήκη dplyr.

Αυτό το σεμινάριο χρησιμοποιεί το σύνολο δεδομένων κτυπήματος Lahman. Μετά την εισαγωγή του και τη διατήρησηping μόνο από τις εννέα στήλες που αναφέρονται παρακάτω, το πλαίσιο δεδομένων εργασίας περιέχει 104,324 παρατηρήσεις και 9 μεταβλητές:

• Αναγνωριστικό παίκτη: Κωδικός αναγνώρισης παίκτη. Παράγοντας
• Αναγνωριστικό έτους: Έτος. Παράγοντας
• ID ομάδας: Ομάδα. παράγοντας
• lgID: League. Συντελεστής: AA AL FL NL PL UA
• Α.Β.: Στις νυχτερίδες. Αριθμητικός
• Ζ: Παιχνίδια: αριθμός παιχνιδιών από έναν παίκτη. Αριθμητικός
• Ε: Τρέχει. Αριθμητικός
• HR: Homeruns. Αριθμητικός
• Σ.Χ.: Θυσία χτυπήματα. Αριθμητικός

Προτού εκτελέσετε σύνοψη, θα κάνετε τα ακόλουθα βήματα για να προετοιμάσετε τα δεδομένα:

• Βήμα 1: Εισαγάγετε τα δεδομένα
• Βήμα 2: Επιλέξτε τις σχετικές μεταβλητές
• Βήμα 3: Ταξινόμηση των δεδομένων

library(dplyr)

# Step 1
data <- read.csv("https://raw.githubusercontent.com/guru99-edu/R-Programming/master/lahman-batting.csv") %>%

# Step 2
select(c(playerID, yearID, AB, teamID, lgID, G, R, HR, SH))  %>% 

# Step 3
arrange(playerID, teamID, yearID)

Μια καλή πρακτική όταν εισάγετε ένα σύνολο δεδομένων είναι να χρησιμοποιήσετε τη συνάρτηση glimpse() για να έχετε μια ιδέα σχετικά με τη δομή του συνόλου δεδομένων.

# Structure of the data
glimpse(data)

Παραγωγή:

Observations: 104,324
Variables: 9
$ playerID <fctr> aardsda01, aardsda01, aardsda01, aardsda01, aardsda01, a...
$ yearID   <int> 2015, 2008, 2007, 2006, 2012, 2013, 2009, 2010, 2004, 196...
$ AB       <int> 1, 1, 0, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 603, 600, 606, 547, 516, 495, ...
$ teamID   <fctr> ATL, BOS, CHA, CHN, NYA, NYN, SEA, SEA, SFN, ATL, ATL, A...
$ lgID     <fctr> NL, AL, AL, NL, AL, NL, AL, AL, NL, NL, NL, NL, NL, NL, ...
$ G        <int> 33, 47, 25, 45, 1, 43, 73, 53, 11, 158, 155, 160, 147, 15...
$ R        <int> 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 117, 113, 84, 100, 103, 95, 75...
$ HR       <int> 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 44, 39, 29, 44, 38, 47, 34, 40...
$ SH       <int> 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 6, ...

συνοψίζω()

Η σύνταξη της summarise() είναι βασική και συνεπής με τα άλλα ρήματα που περιλαμβάνονται στη βιβλιοθήκη dplyr.

summarise(df, variable_name=condition) 
arguments: 
- `df`: Dataset used to construct the summary statistics 
- `variable_name=condition`: Formula to create the new variable

Δείτε τον παρακάτω κώδικα:

summarise(data, mean_run =mean(R))

Code εξήγηση

• summarise(data, mean_run = mean(R)): Δημιουργεί μια μεταβλητή με το όνομα mean_run που είναι ο μέσος όρος της στήλης που εκτελείται από τα δεδομένα δεδομένων.

Παραγωγή:

##   mean_run
## 1 19.20114

Μπορείτε να προσθέσετε όσες μεταβλητές θέλετε. Επιστρέφετε τον μέσο όρο των παιχνιδιών που παίχτηκαν και ο μέσος όρος θυσίας χτυπά.

summarise(data, mean_games = mean(G),
    mean_SH = mean(SH, na.rm = TRUE))

Code εξήγηση

• mean_SH = mean(SH, na.rm = TRUE): Συνοψίστε μια δεύτερη μεταβλητή. Ορίζετε na.rm = TRUE επειδή η στήλη SH περιέχει παρατηρήσεις που λείπουν.

Παραγωγή:

##   mean_games  mean_SH
## 1   51.98361 2.340085

group_by() έναντι No group_by()

Όταν χρησιμοποιείται μόνη της, η summarize() συμπτύσσει ολόκληρο το πλαίσιο δεδομένων σε μία μόνο γραμμή, όπως δείχνουν τα παραπάνω παραδείγματα. Η πραγματική της ισχύς φαίνεται μόλις προσθέσετε την group_by(): η dplyr Στη συνέχεια, η βιβλιοθήκη εφαρμόζει τον ίδιο υπολογισμό ξεχωριστά σε κάθε ομάδα και επιστρέφει μία γραμμή ανά ομάδα.

Σημειώστε ότι, το group_by λειτουργεί τέλεια με όλα τα άλλα ρήματα (π.χ. mutate(), filter(), arrange(), …).

Είναι βολικό να χρησιμοποιείτε τον χειριστή αγωγού όταν έχετε περισσότερα από ένα βήματα. Μπορείτε να υπολογίσετε το μέσο όρο homerun ανά πρωτάθλημα μπέιζμπολ.

data %>%
	group_by(lgID) %>%
	summarise(mean_run = mean(HR))

Code εξήγηση

• δεδομένα: Σύνολο δεδομένων που χρησιμοποιείται για την κατασκευή των συνοπτικών στατιστικών
• group_by(lgID): Διαχωρίστε τα δεδομένα με τις τιμές του lgID πριν από τη σύνοψη
• summarise(mean_run = mean(HR)): Υπολογίστε το μέσο homerun

Παραγωγή:

## 
# A tibble: 7 x 2
##     lgID  mean_run
##   <fctr>     <dbl>
## 1     AA 0.9166667
## 2     AL 3.1270988
## 3     FL 1.3131313
## 4     NL 2.8595953
## 5     PL 2.5789474
## 6     UA 0.6216216
## 7   <NA> 0.2867133	

Ο αγωγός λειτουργεί και με την ggplot(), επομένως ολόκληρη η αλυσίδα από τα ακατέργαστα δεδομένα έως το ολοκληρωμένο γράφημα παραμένει σε μία εντολή. Ο παρακάτω κώδικας συνδυάζει τις group_by(), summarize() και ggplot() για να δείξει τον μέσο όρο των home run ανά league ως ραβδόγραμμα.

Θα κάνετε το εξής βήμα:

• Βήμα 1: Επιλέξτε πλαίσιο δεδομένων
• Βήμα 2: Ομαδοποιήστε δεδομένα
• Βήμα 3: Συνοψίστε τα δεδομένα
• Βήμα 4: Σχεδιάστε τα συνοπτικά στατιστικά στοιχεία

library(ggplot2)
# Step 1
data %>% 
#Step 2
group_by(lgID) %>% 
#Step 3
summarise(mean_home_run = mean(HR)) %>% 
#Step 4
ggplot(aes(x = lgID, y = mean_home_run, fill = lgID)) +
    geom_bar(stat = "identity") +
    theme_classic() +
    labs(
        x = "baseball league",
        y = "Average home run",
        title = paste(
            "Example group_by() with summarise()"
        )
    )

Παραγωγή:

Συναρτήσεις που μπορείτε να χρησιμοποιήσετε στο εσωτερικό του summarize()

Το ρήμα summarise() είναι συμβατό με όλες σχεδόν τις συναρτήσεις στο R. Ακολουθεί μια σύντομη λίστα με χρήσιμες συναρτήσεις που μπορείτε να χρησιμοποιήσετε μαζί με το summarise():

Οι παρακάτω ενότητες παρουσιάζουν ένα παράδειγμα για κάθε συνάρτηση στον παραπάνω πίνακα. Εάν είστε αρχάριοι στον σωλήνα και τα άλλα ρήματα, ξεκινήστε με το επιλέξτε, φιλτράρετε και οργανώστε το σεμινάριο.

Βασική λειτουργία

Στο προηγούμενο παράδειγμα, δεν αποθηκεύσατε το συνοπτικό στατιστικό στοιχείο σε ένα πλαίσιο δεδομένων.

Μπορείτε να δημιουργήσετε ένα πλαίσιο δεδομένων από μια σύνοψη σε δύο βήματα:

• Βήμα 1: Αποθηκεύστε το πλαίσιο δεδομένων για περαιτέρω χρήση
• Βήμα 2: Χρησιμοποιήστε το σύνολο δεδομένων για να δημιουργήσετε μια γραφική παράσταση γραμμής

Βήμα 1) Υπολογίζετε τον μέσο αριθμό παιχνιδιών που παίζονται ανά έτος.

## Mean
ex1 <- data %>%
	group_by(yearID) %>%
	summarise(mean_game_year = mean(G))
head(ex1)

Code εξήγηση

• Η συνοπτική στατιστική του συνόλου δεδομένων batting αποθηκεύεται στο πλαίσιο δεδομένων ex1.

Παραγωγή:

## # A tibble: 6 x 2
##   yearID mean_game_year
##    <int>          <dbl>
## 1   1871       23.42308
## 2   1872       18.37931
## 3   1873       25.61538
## 4   1874       39.05263
## 5   1875       28.39535
## 6   1876       35.90625	

Βήμα 2) Δείχνεις το συνοπτικό στατιστικό με ένα διάγραμμα γραμμής και βλέπεις την τάση.

# Plot the graph
ggplot(ex1, aes(x = yearID, y = mean_game_year)) +
    geom_line() +
    theme_classic() +
    labs(
        x = "Year",
        y = "Average games played",
        title = paste(
            "Average games played from 1871 to 2016"
        )
    )

Παραγωγή:

Υπορύθμιση

Η συνάρτηση summarise() είναι συμβατή με την υπορύθμιση.

## Subsetting + Median
data %>%
group_by(lgID) %>%
summarise(median_at_bat_league = median(AB), 
	#Compute the median without the zero 
	median_at_bat_league_no_zero = median(AB[AB > 0]))

Code εξήγηση

• median_at_bat_league_no_zero = διάμεσος(AB[AB > 0]): Η μεταβλητή AB περιέχει πολλά 0. Μπορείτε να συγκρίνετε τη διάμεσο του στο ρόπαλο μεταβλητή με και χωρίς 0.

Παραγωγή:

## # A tibble: 7 x 3
##     lgID median_at_bat_league median_at_bat_league_no_zero
##   <fctr>                <dbl>                        <dbl>
## 1     AA                  130                          131
## 2     AL                   38                           85
## 3     FL                   88                           97
## 4     NL                   56                           67
## 5     PL                  238                          238
## 6     UA                   35                           35
## 7   <NA>                  101                          101	

Άθροισμα

Μια άλλη χρήσιμη συνάρτηση για τη συγκέντρωση της μεταβλητής είναι η sum().

Μπορείτε να ελέγξετε ποια πρωταθλήματα έχουν τα περισσότερα homerun.

## Sum
data %>%
	group_by(lgID) %>%
	summarise(sum_homerun_league = sum(HR))

Παραγωγή:

## # A tibble: 7 x 2
##     lgID sum_homerun_league
##   <fctr>              <int>
## 1     AA                341
## 2     AL              29426
## 3     FL                130
## 4     NL              29817
## 5     PL                 98
## 6     UA                 46
## 7   <NA>                 41	

Τυπική απόκλιση

Το spread στα δεδομένα υπολογίζεται με την τυπική απόκλιση ή sd() στο R.

# Spread
data %>%
	group_by(teamID) %>%
	summarise(sd_at_bat_league = sd(HR))

Παραγωγή:

## # A tibble: 148 x 2
##    teamID sd_at_bat_league
##    <fctr>            <dbl>
##  1    ALT               NA
##  2    ANA        8.7816395
##  3    ARI        6.0765503
##  4    ATL        8.5363863
##  5    BAL        7.7350173
##  6    BFN        1.3645163
##  7    BFP        0.4472136
##  8    BL1        0.6992059
##  9    BL2        1.7106757
## 10    BL3        1.0000000
## # ... with 138 more rows		

Το spread στα home run διαφέρει σημαντικά μεταξύ των ομάδων και η συνάρτηση ALT επιστρέφει NA επειδή η ομάδα αυτή έχει μόνο μία γραμμή, επομένως δεν μπορεί να υπολογιστεί τυπική απόκλιση.

Ελάχιστο και μέγιστο

Μπορείτε να αποκτήσετε πρόσβαση στο ελάχιστο και στο μέγιστο ενός διανύσματος με τις συναρτήσεις min() και max().

Ο παρακάτω κωδικός επιστρέφει τον χαμηλότερο και τον υψηλότερο αριθμό αγώνων σε μια σεζόν που έπαιξε ένας παίκτης.

# Min and max
data %>%
	group_by(playerID) %>%
	summarise(min_G = min(G),
    max_G = max(G))

Παραγωγή:

## # A tibble: 10,395 x 3
##     playerID min_G max_G
##       <fctr>       <int>
##  1 aardsda01    53    73
##  2 aaronha01   120   156
##  3  aasedo01    24    66
##  4  abadfe01    18    18
##  5 abadijo01    11    11
##  6 abbated01     3   153
##  7 abbeybe01    11    11
##  8 abbeych01    80   132
##  9 abbotgl01     5    23
## 10 abbotji01    13    29
## # ... with 10,385 more rows

Κόμης

Η καταμέτρηση παρατηρήσεων ανά ομάδα αξίζει πάντα να γίνεται. Στην R, η συνάρτηση n() επιστρέφει τον αριθμό των γραμμών στην τρέχουσα ομάδα.

Για παράδειγμα, ο παρακάτω κώδικας υπολογίζει τον αριθμό των ετών που έπαιξε κάθε παίκτης.

# count observations
data %>%
	group_by(playerID) %>%
	summarise(number_year = n()) %>%
	arrange(desc(number_year))

Παραγωγή:

## # A tibble: 10,395 x 2
##     playerID number_year
##       <fctr>       <int>
##  1 pennohe01          11
##  2 joosted01          10
##  3 mcguide01          10
##  4  rosepe01          10
##  5 davisha01           9
##  6 johnssi01           9
##  7  kaatji01           9
##  8 keelewi01           9
##  9 marshmi01           9
## 10 quirkja01           9
## # ... with 10,385 more rows

Πρώτος και τελευταίος

Μπορείτε να επιλέξετε την πρώτη, την τελευταία ή την ντη θέση μιας ομάδας.

Για παράδειγμα, μπορείτε να βρείτε την πρώτη και την τελευταία χρονιά κάθε παίκτη.

# first and last
data %>%
	group_by(playerID) %>%
	summarise(first_appearance = first(yearID),
		last_appearance = last(yearID))

Παραγωγή:

## # A tibble: 10,395 x 3
##     playerID first_appearance last_appearance
##       <fctr>            <int>           <int>
##  1 aardsda01             2009            2010
##  2 aaronha01             1973            1975
##  3  aasedo01             1986            1990
##  4  abadfe01             2016            2016
##  5 abadijo01             1875            1875
##  6 abbated01             1905            1897
##  7 abbeybe01             1894            1894
##  8 abbeych01             1895            1897
##  9 abbotgl01             1973            1979
## 10 abbotji01             1992            1996
## # ... with 10,385 more rows

η παρατήρηση

Η συνάρτηση nth() συμπληρώνει τις συναρτήσεις first() και last(). Επιστρέφει την παρατήρηση στον δείκτη που περνάτε μέσα σε κάθε ομάδα.

Για παράδειγμα, μπορείτε να φιλτράρετε μόνο τη δεύτερη χρονιά που έπαιξε μια ομάδα.

# nth
data %>%
	group_by(teamID) %>%
	summarise(second_game = nth(yearID, 2)) %>%
	arrange(second_game)

Παραγωγή:

## # A tibble: 148 x 2
##    teamID second_game
##    <fctr>       <int>
##  1    BS1        1871
##  2    CH1        1871
##  3    FW1        1871
##  4    NY2        1871
##  5    RC1        1871
##  6    BR1        1872
##  7    BR2        1872
##  8    CL1        1872
##  9    MID        1872
## 10    TRO        1872
## # ... with 138 more rows

Διακριτός αριθμός παρατηρήσεων

Η συνάρτηση n() επιστρέφει τον αριθμό των γραμμών στην τρέχουσα ομάδα. Η σχετική συνάρτηση n_distinct() μετράει μοναδικές τιμές αντί για αυτό.

Στο επόμενο παράδειγμα, αθροίζετε το σύνολο των παικτών που προσέλαβε μια ομάδα σε όλες τις περιόδους.

# distinct values
data %>%
	group_by(teamID) %>%
	summarise(number_player = n_distinct(playerID)) %>%
	arrange(desc(number_player))

Code εξήγηση

• group_by(teamID): Ομαδοποίηση ανά ομάδα
• σύνοψη(number_player = n_distinct(playerID)): Μέτρησε τους ξεχωριστούς παίκτες ανά ομάδα
• arrange(desc(number_player)): Ταξινόμηση των δεδομένων κατά τον αριθμό του παίκτη

Παραγωγή:

## # A tibble: 148 x 2
##    teamID number_player
##    <fctr>         <int>
##  1    CHN           751
##  2    SLN           729
##  3    PHI           699
##  4    PIT           683
##  5    CIN           679
##  6    BOS           647
##  7    CLE           646
##  8    CHA           636
##  9    DET           623
## 10    NYA           612
## # ... with 138 more rows

Πολλαπλές ομάδες

Μια συνοπτική στατιστική μπορεί να πραγματοποιηθεί μεταξύ πολλών ομάδων.

# Multiple groups
data %>%
	group_by(yearID, teamID) %>%
	summarise(mean_games = mean(G)) %>%
	arrange(desc(teamID, yearID))

Code εξήγηση

• group_by(yearID, teamID): Ομάδα ανά έτος και
• summarize(mean_games = mean(G)): Υπολογισμός του μέσου όρου του αριθμού των παιχνιδιών που παίχτηκαν
• arrange(desc(teamID, yearID)): Ταξινομήστε τα δεδομένα ανά ομάδα και έτος

Παραγωγή:

## # A tibble: 2,829 x 3
## # Groups:   yearID [146]
##    yearID teamID mean_games
##     <int> <fctr>      <dbl>
##  1   1884    WSU   20.41667
##  2   1891    WS9   46.33333
##  3   1886    WS8   22.00000
##  4   1887    WS8   51.00000
##  5   1888    WS8   27.00000
##  6   1889    WS8   52.42857
##  7   1884    WS7    8.00000
##  8   1875    WS6   14.80000
##  9   1873    WS5   16.62500
## 10   1872    WS4    4.20000
## # ... with 2,819 more rows

Φίλτρα

Πριν σκοπεύετε να κάνετε μια πράξη, μπορείτε να φιλτράρετε το σύνολο δεδομένων. Το σύνολο δεδομένων ξεκινά το 1871 και η ανάλυση δεν χρειάζεται τα χρόνια πριν από το 1980.

# Filter
data %>%
	filter(yearID > 1980) %>%
	group_by(yearID) %>%
	summarise(mean_game_year = mean(G))

Code εξήγηση

• filter(yearID > 1980): Φιλτράρετε τα δεδομένα για να εμφανίζονται μόνο τα σχετικά έτη (δηλαδή μετά το 1980)
• group_by(yearID): Ομάδα ανά έτος
• summarise(mean_game_year = mean(G)): Συνοψίστε τα δεδομένα

Παραγωγή:

## # A tibble: 36 x 2
##    yearID mean_game_year
##     <int>          <dbl>
##  1   1981       40.64583
##  2   1982       56.97790
##  3   1983       60.25128
##  4   1984       62.97436
##  5   1985       57.82828
##  6   1986       58.55340
##  7   1987       48.74752
##  8   1988       52.57282
##  9   1989       58.16425
## 10   1990       52.91556
## # ... with 26 more rows

Κατάργηση ομαδοποίησης

Τέλος, πρέπει να αφαιρέσετε το grouping πριν αλλάξετε το επίπεδο στο οποίο εκτελείται ένας υπολογισμός. Χωρίς την ungroup(), η δεύτερη summarize() θα εξακολουθούσε να λειτουργεί ανά παίκτη.

# Ungroup the data
data %>%
	filter(HR > 0) %>%
	group_by(playerID) %>%
	summarise(average_HR_game = sum(HR) / sum(G)) %>%
	ungroup() %>%
	summarise(total_average_homerun = mean(average_HR_game))

Code εξήγηση

• φίλτρο (HR >0) : Εξαιρείται το μηδενικό homerun
• group_by(playerID): ομάδα ανά παίκτη
• summarise(average_HR_game = sum(HR)/sum(G)): Υπολογίστε τον μέσο όρο homerun ανά παίκτη
• ungroup(): αφαίρεση της ομάδαςping
• summarise(total_average_homerun = mean(average_HR_game)): Συνοψίστε τα δεδομένα

Παραγωγή:

## # A tibble: 1 x 1
##   total_average_homerun
##                   <dbl>
## 1            0.06882226	

Πώς να συνοψίσετε πολλές στήλες με across()

Κάθε παραπάνω παράδειγμα ονομάζει μία στήλη κάθε φορά. Όταν το ίδιο στατιστικό στοιχείο χρειάζεται για πολλές στήλες, η συνάρτηση across() το εφαρμόζει σε όλες με μία μόνο κλήση.

# One function, several columns
data %>%
    group_by(lgID) %>%
    summarise(across(c(R, HR, G), mean, .names = "mean_{.col}"))

# Every numeric column at once
data %>%
    group_by(lgID) %>%
    summarise(across(where(is.numeric), mean, na.rm = TRUE))

# Several functions applied to several columns
data %>%
    group_by(teamID) %>%
    summarise(across(c(R, HR), list(avg = mean, total = sum)))

Τρία ορίσματα ελέγχουν τη συμπεριφορά:

• .cols: οι στήλες στις οποίες θα γίνει η επεξεργασία, γραμμένες με τους ίδιους βοηθούς όπως η select(), συμπεριλαμβανομένου του where(is.numeric).
• .fns: μία συνάρτηση ή μια επώνυμη λίστα συναρτήσεων που θα εφαρμοστούν σε κάθε στήλη.
• .names: το μοτίβο ονομασίας για την έξοδο, όπου {.col} είναι η στήλη και {.fn} το όνομα της συνάρτησης.

Η συνάρτηση across() αντικατέστησε τους παλαιότερους βοηθούς summarize_all(), summarize_at() και summarize_if() στο dplyr 1.0.0. Αυτοί εξακολουθούν να εκτελούνται αλλά έχουν αντικατασταθεί, επομένως ο νέος κώδικας θα πρέπει να χρησιμοποιεί across().

Συνηθισμένα σφάλματα summarize() και πώς να τα διορθώσετε

Τέσσερα προβλήματα ευθύνονται για τις περισσότερες αποτυχημένες συναθροίσεις.

• Το αποτέλεσμα είναι ΝΑ. Οι mean() και sum() επιστρέφουν NA εάν λείπει κάποια τιμή. Προσθέστε na.rm = TRUE, όπως κάνει το παράδειγμα mean_SH παραπάνω.
• Το μήνυμα "summarise() έχει ομαδοποιημένη έξοδο". Grouping κατά δύο μεταβλητές αφήνει το αποτέλεσμα ομαδοποιημένο κατά την πρώτη. Δώστε την εντολή .groups = “drop” για να αφαιρέσετε την ομάδα.ping, ή καλέστε την ungroup() αργότερα.
• Ένας μεταγενέστερος υπολογισμός δίνει λάθος επίπεδο. Ένα πλαίσιο δεδομένων παραμένει ομαδοποιημένο μέχρι να το καταργήσετε από την ομαδοποίηση, επομένως μια δεύτερη συνάρτηση summarize() εξακολουθεί να εκτελείται ανά ομάδα. Αυτό ακριβώς δείχνει το παράδειγμα ungroup().
• Η έξοδος έχει περισσότερες γραμμές από τις αναμενόμενες. Η συνάρτηση summarize() επιστρέφει μία γραμμή ανά ομάδα, άρα μια ακούσια ομάδαping Η μεταβλητή πολλαπλασιάζει την έξοδο. Ελέγξτε τη γραμμή "Ομάδες:" που είναι τυπωμένη πάνω από οποιοδήποτε tibble.

# Drop the grouping as part of the call
data %>%
    group_by(yearID, teamID) %>%
    summarise(mean_games = mean(G), .groups = "drop")

summarize() σε R: Αναφορά συνάρτησης

Για να επιστρέψετε μια σύνοψη ανά ομάδα, διαιρέστε πρώτα τα δεδομένα:

# group by X1, X2, X3
group_by(df, X1, X2, X3)

και αφαιρέστε το grouping όταν ο υπολογισμός αλλάζει επίπεδο:

ungroup(df)

Ο παρακάτω πίνακας παραθέτει κάθε συνάρτηση που χρησιμοποιείται με την summarize() σε αυτό το σεμινάριο:

summarise(df, mean_x1 = mean(x1))

summarise(df, median_x1 = median(x1))

summarise(df, sum_x1 = sum(x1))

summarise(df, sd_x1 = sd(x1))

summarise(df, interquartile_x1 = IQR(x1))

summarise(df, minimum_x1 = min(x1))

summarise(df, maximum_x1 = max(x1))

summarise(df, quantile_x1 = quantile(x1, probs = 0.75))

summarise(df, first_x1 = first(x1))

summarise(df, last_x1 = last(x1))

summarise(df, nth_x1 = nth(x1, 2))

summarise(df, n_x1 = n())

summarise(df, n_distinct_x1 = n_distinct(x1))

Συχνές Ερωτήσεις