计算列的每个组的偏度

Question

我有一个包含多年日常数据的文件。我想为变量计算每个月的偏斜 。我有多个文件作为data.frame。我想之前可能已经回答了类似的问题 - 答案必须出现在时刻或 e1071 包中，但我无法弄明白。

R中的偏斜函数是否可以帮助我，这与下面的均值和标准偏差公式类似？：

 # take average of a column per month
 MEAN1 <- ddply(FILENAME, c("Month"), function(x) colMeans(x[c("variable1",   "variable2")]))

 #take standard deviation of all columns per month
 sd1 <- ddply(FILENAME, .(Month), colwise(sd)) 
#whereafter I delete the non-relevant columns 

我希望最终结果如下：

month variable1skewness
01 1.5
02 2.1
03 2.4
04 2.2
05 2.6
06 1.8
07 3.3
08 4.1
09 3.4
10 3.2
11 4.1
12 1.9

所有帮助表示赞赏!!感谢

Answer 1

tidy.data.frame中的broom方法将计算偏度，峰度和一堆其他值。

看看，例如

library(broom)
tidy(mtcars)

没有一个可重复的例子，我不得不捏造一个例子：

library(magrittr)
library(dplyr)
library(broom)

split(mtcars[, c("mpg", "gear")], mtcars$gear) %>%
  lapply(function(x) cbind(gear = x$gear[1], tidy(x))) %>%
  bind_rows() %>%
  filter(column == "mpg") %>%
  select(gear, column, mean, sd, skew, kurtosis) 

dplyr::do可能有一种更简洁的方法，但我并不聪明。