Question

我想知道一种将摘要统计信息添加回数据框每一行的方法。

下面的代码有效，但是应该是一种更快的方法，对吧？

library("tidyverse")
data <- (iris)

means <- iris %>%
  group_by(Species) %>%
  summarise(
    Sepal.Length = mean(Sepal.Length),
    Sepal.Width = mean(Sepal.Width)
  )

data <- merge(data, means, by = "Species")

Answer 1

您可以使用dplyr::mutate_at进行此操作：

iris %>% group_by(Species) %>% 
  mutate_at(.vars = vars(Sepal.Length,Sepal.Width), 
    .funs = list(mean = ~mean))

我们需要list(mean = ~mean)位，而不仅仅是.funs = mean位来重命名列，而不是覆盖原始的列。

# A tibble: 150 x 7
# Groups:   Species [3]
   Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species Sepal.Length_mean Sepal.Width_mean
          <dbl>       <dbl>        <dbl>       <dbl> <fct>               <dbl>            <dbl>
 1          5.1         3.5          1.4         0.2 setosa               5.01             3.43
 2          4.9         3            1.4         0.2 setosa               5.01             3.43
 3          4.7         3.2          1.3         0.2 setosa               5.01             3.43
 4          4.6         3.1          1.5         0.2 setosa               5.01             3.43
 5          5           3.6          1.4         0.2 setosa               5.01             3.43
 6          5.4         3.9          1.7         0.4 setosa               5.01             3.43
 7          4.6         3.4          1.4         0.3 setosa               5.01             3.43
 8          5           3.4          1.5         0.2 setosa               5.01             3.43
 9          4.4         2.9          1.4         0.2 setosa               5.01             3.43
10          4.9         3.1          1.5         0.1 setosa               5.01             3.43

Answer 2

执行此操作的一种方法是使用mutate。

library("tidyverse")
data <- (iris)

data<-data %>% 
  group_by(Species) %>% 
  mutate(Sepal.Length.y=mean(Sepal.Length), Sepal.Width.y=mean(Sepal.Width))

因此，这与您之前的操作非常相似，但是减少了一些步骤。如果要重新排列列的顺序，可以对其重新排序。另外，我建议您更改帖子中Sepal.Length和Sepal.Width的列名称，但是如果您不指定唯一名称，则r会在它们上加上.y使其唯一。希望这会有所帮助。

如何将摘要统计值添加到数据框的每一行？

2 个答案: