tidyverse 汇总多列但将结果显示为行

Question

我有一些数据，我想使用 tidyverse 方法获取多列的一堆汇总统计信息。但是，利用 tidyverse 的 summarize 函数，它会将每个列统计信息创建为一个新列，而我更愿意将列名视为行，将每个统计信息视为一个新列。所以我的问题是：

有没有比 summarize 函数附带 pivot_longer 和 [=15= 更优雅（我知道 "elegant" 是一个模糊的术语）的方法]?

我正在使用 tidyverse 包的最新开发版本，即 dplyr 0.8.99.9003 和 tidyr 1.1.0。因此，如果任何解决方案需要这些包中尚未在 CRAN 上的新功能，那很好。

library(tidyverse)

dat <- as.data.frame(matrix(1:100, ncol = 5))

dat %>%
  summarize(across(everything(), list(mean = mean,
                                      sum  = sum))) %>%
  pivot_longer(cols      = everything(),
               names_sep = "_",
               names_to  = c("variable", "statistic")) %>%
  pivot_wider(names_from = "statistic")

预期结果：

# A tibble: 5 x 3
  variable  mean   sum
  <chr>    <dbl> <dbl>
1 V1        10.5   210
2 V2        30.5   610
3 V3        50.5  1010
4 V4        70.5  1410
5 V5        90.5  1810

注意：我没有设置任何列的名称，所以如果有一个很好的方法来获取 table 和 different/generic 名称的结构，那也没事。

Answer 1

不是 tidyverse 解决方案，而是 data.table 解决方案。另外，不确定它是否更 'elegant' ;-)

但是给你...

library( data.table )
#make 'dat' a data.table
setDT(dat)
#transpose, keeping column names
dat <- transpose(dat, keep.names = "var_name" )
#melt to long and summarise
melt(dat, id.vars = "var_name")[, .(mean = mean(value), sum = sum(value) ), by = var_name]


#    var_name mean  sum
# 1:       V1 10.5  210
# 2:       V2 30.5  610
# 3:       V3 50.5 1010
# 4:       V4 70.5 1410
# 5:       V5 90.5 1810

Answer 2

您可以使用 names_to 中的 ".value" 跳过 pivot_wider 步骤。

library(dplyr)

dat %>%
  summarise_all(list(mean = mean,sum  = sum)) %>%
  tidyr::pivot_longer(cols = everything(),
               names_sep = "_",
               names_to  = c("variable", ".value"))


# A tibble: 5 x 3
#  variable  mean   sum
#  <chr>    <dbl> <int>
#1 V1        10.5   210
#2 V2        30.5   610
#3 V3        50.5  1010
#4 V4        70.5  1410
#5 V5        90.5  1810

Answer 3

您可以先将所有列堆叠在一起，然后分组汇总。

dat %>%
  pivot_longer(everything()) %>%
  group_by(name) %>% 
  summarise_at("value", list(~mean(.), ~sum(.)))

# # A tibble: 5 x 3
#   name   mean   sum
#   <chr> <dbl> <int>
# 1 V1     10.5   210
# 2 V2     30.5   610
# 3 V3     50.5  1010
# 4 V4     70.5  1410
# 5 V5     90.5  1810

tidyverse 汇总多列但将结果显示为行

tidyverse summarize multiple columns but show result as rows

r

dplyr

tidyr

summarize