手动将新行添加到摘要数据框

Question

我是R的新手，我正在尝试使用此数据框中的值+范围，频率和模式获取摘要统计表

这就是我现在所拥有的，我尝试了各种套餐，但我还没有找到一个可以提供我需要的测量值

children_allergy_local_df <- data.frame(children_allergy_local)

child_data <- children_allergy_local %>% select(childsID, gender, 
family_allergy, birth_order, birth_weight, breastfeeding, house_sqm, pets, 
smoke, IgE)
child_data_df <- data.frame(child_data)

summary(child_data)
as.data.frame(summary(child_data))
child_data_summary <- do.call(cbind, lapply(child_data, summary)) 

child_data_summary_df <- data.frame(child_data_summary)

child_data_summary_df <- child_data_summary_df[-c(2, 5), ]
child_data_summary_df

给了我

        col1  col2  col3  col 4 etc.....
min      val   val   val
median   val   val   val
mode     val   val   val
max      val   val   val

我的目标是

          col1  col2  col3  col 4 etc.....
min        val   val   val
median     val   val   val
mode       val   val   val
max        val   val   val
range      val   val   val  
frequency  val   val   val
mode       val   val   val

有没有办法创建我想要的行？，我似乎无法在网上找到任何东西，我绝对卡住范围（）似乎给了我2个值而不是我需要的1个值（最大 - 最小）

Answer 1

肯定有！我会分享我的。 我将从（几乎）开始，而不是继续您的代码，并假设child_data_df是您感兴趣的数据框架。由于范围功能，我确实得到了一些创意。你需要dplyr软件包。

library(dplyr)
summary <- as.data.frame(
                         t(  # we have to transpose to look the way you want
                           do.call(data.frame,
                                   list(min = apply(child_data_df, 2, min),
                                   median = apply(child_data_df, 2, median),
                                   mode = apply(child_data_df, 2, mode),
                                   max = apply(child_data_df, 2, max),
                                   freq = apply(child_data_df, 2, length),
                                   mode = apply(child_data_df, 2, mode)) %>%
                                     mutate(range = max - min)))
names(summary) <- names(child_data_df)  # because we lost the var names

Answer 2

您可以单独创建附加值的矩阵并将它们绑定在一起。这可以随意扩展。

示例：

library(car)
Duncan2 <- Duncan[-1]

a <- round(do.call(cbind, lapply(Duncan2, summary))[-c(2, 5), ], 2)

b <- do.call(cbind, lapply(Duncan2, function(x){
  mat <- matrix(NA, ncol = 3, 
                dimnames = list(NULL, c("Range", "Freq.", "Mode")))
  mat[,1] <- diff(range(x))
  mat[,2] <- frequency(x)
  mat[,3] <- mode(x)
  return(t(mat))
}))

c <- as.data.frame(rbind(a, b))
c
#         income education prestige
# Min.         7         7        3
# Median      42        45       41
# Mean     41.87     52.56    47.69
# Max.        81       100       97
# Range       74        93       94
# Freq.        1         1        1
# Mode   numeric   numeric  numeric

希望它会有所帮助。

<强> 编辑： 你可以轻松地将它包装成一个函数。

myCustomSum <- function(z){
  a <- round(do.call(cbind, lapply(z, summary))[-c(2, 5), ], 2)
  b <- do.call(cbind, lapply(z, function(x){
    mat <- matrix(NA, ncol = 3, 
                  dimnames = list(NULL, c("Range", "Freq.", "Mode")))
    mat[,1] <- diff(range(x))
    mat[,2] <- frequency(x)
    mat[,3] <- mode(x)
    return(t(mat))
    }))
  c <- as.data.frame(rbind(a, b))
  return(c)
  }

myCustomSum(Duncan2)
#         income education prestige
# Min.         7         7        3
# Median      42        45       41
# Mean     41.87     52.56    47.69
# Max.        81       100       97
# Range       74        93       94
# Freq.        1         1        1
# Mode   numeric   numeric  numeric