使用Stargazer包按分类变量获取单独的摘要统计信息
我想使用stargazer为分组变量的每个类别生成摘要统计信息。我可以在单独的表中完成它，但我喜欢它在一个 - 如果这对于这个包没有不合理的挑战。
例如
library(stargazer)
stargazer(ToothGrowth, type = "text")
#>
#> =========================================
#> Statistic N Mean St. Dev. Min Max
#> -----------------------------------------
#> len 60 18.813 7.649 4.200 33.900
#> dose 60 1.167 0.629 0.500 2.000
#> -----------------------------------------
提供ToothGrowth中的连续变量的夏季统计数据。我想通过分类变量supp将该夏季分开，同样在ToothGrowth中。
期望结果的两个建议，
stargazer(ToothGrowth ~ supp, type = "text")
#>
#> ==================================================
#> Statistic N Mean St. Dev. Min Max
#> --------------------------------------------------
#> OJ len 30 16.963 8.266 4.200 33.900
#> dose 30 1.167 0.634 0.500 2.000
#> VC len 30 20.663 6.606 8.200 30.900
#> dose 30 1.167 0.634 0.500 2.000
#> --------------------------------------------------
#>
stargazer(ToothGrowth ~ supp, type = "text")
#>
#> ==================================================
#> Statistic N Mean St. Dev. Min Max
#> --------------------------------------------------
#> len
#> _by VC 30 16.963 8.266 4.200 33.900
#> _by VC 30 1.167 0.634 0.500 2.000
#> _tot 60 18.813 7.649 4.200 33.900
#>
#> dose
#> _by OJ 30 20.663 6.606 8.200 30.900
#> _by OJ 30 1.167 0.634 0.500 2.000
#> _tot 60 1.167 0.629 0.500 2.000
#> --------------------------------------------------
4 个答案:
答案 0 :(得分：7)
解决方案
library(stargazer)
library(dplyr)
library(tidyr)
ToothGrowth %>%
group_by(supp) %>%
mutate(id = 1:n()) %>%
ungroup() %>%
gather(temp, val, len, dose) %>%
unite(temp1, supp, temp, sep = '_') %>%
spread(temp1, val) %>%
select(-id) %>%
as.data.frame() %>%
stargazer(type = 'text')
结果
=========================================
Statistic N Mean St. Dev. Min Max
-----------------------------------------
OJ_dose 30 1.167 0.634 0.500 2.000
OJ_len 30 20.663 6.606 8.200 30.900
VC_dose 30 1.167 0.634 0.500 2.000
VC_len 30 16.963 8.266 4.200 33.900
-----------------------------------------
解释
这解决了OP在对原始答案的评论中提到的问题，“我真正想要的是一个表格，其中汇总统计数据由分类变量分隔，而不是创建单独的表格。”我使用stargazer看到的最简单方法是使用gather()，unite()，spread()策略创建一个新数据框，其中包含每个组观察结果的变量。唯一的技巧是通过按组创建唯一标识符并在调用stargazer()之前删除该变量来避免重复标识符。
答案 1 :(得分：3)
三种可能的解决方案。一个使用reporttools和xtable，一个使用tidyverse工具和stargazer，第三个使用base-r解决方案。
首先，
我想建议你看看有reporttools离开的stargazer，但我认为你应该看看它，
# install.packages("reporttools") #Use this to install it, do this only once
require(reporttools)
vars <- ToothGrowth[,c('len','dose')]
group <- ToothGrowth[,c('supp')]
## display default statistics, only use a subset of observations, grouped analysis
tableContinuous(vars = vars, group = group, prec = 1, cap = "Table of 'len','dose' by 'supp' ", lab = "tab: descr stat")
% latex table generated in R 3.3.3 by xtable 1.8-2 package
\begingroup\footnotesize
\begin{longtable}{llrrrrrrrrrr}
\textbf{Variable} & \textbf{Levels} & $\mathbf{n}$ & \textbf{Min} & $\mathbf{q_1}$ & $\mathbf{\widetilde{x}}$ & $\mathbf{\bar{x}}$ & $\mathbf{q_3}$ & \textbf{Max} & $\mathbf{s}$ & \textbf{IQR} & \textbf{\#NA} \\
\hline
len & OJ & 30 & 8.2 & 15.5 & 22.7 & 20.7 & 25.7 & 30.9 & 6.6 & 10.2 & 0 \\
& VC & 30 & 4.2 & 11.2 & 16.5 & 17.0 & 23.1 & 33.9 & 8.3 & 11.9 & 0 \\
\hline
& all & 60 & 4.2 & 13.1 & 19.2 & 18.8 & 25.3 & 33.9 & 7.6 & 12.2 & 0 \\
\hline
dose & OJ & 30 & 0.5 & 0.5 & 1.0 & 1.2 & 2.0 & 2.0 & 0.6 & 1.5 & 0 \\
& VC & 30 & 0.5 & 0.5 & 1.0 & 1.2 & 2.0 & 2.0 & 0.6 & 1.5 & 0 \\
\hline
& all & 60 & 0.5 & 0.5 & 1.0 & 1.2 & 2.0 & 2.0 & 0.6 & 1.5 & 0 \\
\hline
\hline
\caption{Table of 'len','dose' by 'supp' }
\label{tab: descr stat}
\end{longtable}
\endgroup
你会得到这个不错的结果，
其次，
使用tidyverse工具以及stargazer，inspired by this SO answer，
# install.packages(c("tidyverse"), dependencies = TRUE)
library(dplyr); library(purrr)
#> ToothGrowth %>% split(. $supp) %>% walk(~ stargazer(., type = "text"))
#> =========================================
#> Statistic N Mean St. Dev. Min Max
#> -----------------------------------------
#> len 30 20.663 6.606 8.200 30.900
#> dose 30 1.167 0.634 0.500 2.000
#> -----------------------------------------
#> =========================================
#> Statistic N Mean St. Dev. Min Max
#> -----------------------------------------
#> len 30 16.963 8.266 4.200 33.900
#> dose 30 1.167 0.634 0.500 2.000
#> -----------------------------------------
#>
第三，
独家base-r
by(ToothGrowth, ToothGrowth$supp, stargazer, type = 'text')
#> =========================================
#> Statistic N Mean St. Dev. Min Max
#> -----------------------------------------
#> len 30 20.663 6.606 8.200 30.900
#> dose 30 1.167 0.634 0.500 2.000
#> -----------------------------------------
#>
#> =========================================
#> Statistic N Mean St. Dev. Min Max
#> -----------------------------------------
#> len 30 16.963 8.266 4.200 33.900
#> dose 30 1.167 0.634 0.500 2.000
#> -----------------------------------------
#> ToothGrowth$supp: OJ
#> [1] ""
#> [2] "========================================="
#> [3] "Statistic N Mean St. Dev. Min Max "
#> [4] "-----------------------------------------"
#> [5] "len 30 20.663 6.606 8.200 30.900"
#> [6] "dose 30 1.167 0.634 0.500 2.000 "
#> [7] "-----------------------------------------"
#> ---------------------------------------------------------------
#> ToothGrowth$supp: VC
#> [1] ""
#> [2] "========================================="
#> [3] "Statistic N Mean St. Dev. Min Max "
#> [4] "-----------------------------------------"
#> [5] "len 30 16.963 8.266 4.200 33.900"
#> [6] "dose 30 1.167 0.634 0.500 2.000 "
#> [7] "-----------------------------------------"
答案 2 :(得分：1)
invisible(lapply(levels(ToothGrowth$supp),stargazer))
会这样做，但是如果你想在它们之间使用单独的\ subsection {}，你很可能应该使用像
这样的东西invisible(lapply(levels(ToothGrowth$supp),function(sg){
cat("\\subsection{add your text here}\n")
print(stargazer(sg)
})
答案 3 :(得分：0)
您可以将subset与观星者一起使用。 *此外，请确保您的数据是使用as.data.frame的数据帧，以便观星者产生输出。
library(stargazer)
# Descriptive statistics for Income of Org 1
stargazer(subset(mydata, mydata$org==1),
title="Income for Org 1", type = "html", out="stat_org1.html")
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