在 R 中汇总分组统计数据
最编程
2024-05-20 07:22:24
...
aggregate 的简单用法指南
分组求均值
#导入内置数据
df <- chickwts
#查看数据集
head(df)
> head(df)
weight feed
1 179 horsebean
2 160 horsebean
3 136 horsebean
4 227 horsebean
5 217 horsebean
6 168 horsebean
#导入内置数据
df <- chickwts
#查看数据集
head(df)
> head(df)
weight feed
1 179 horsebean
2 160 horsebean
3 136 horsebean
4 227 horsebean
5 217 horsebean
6 168 horsebean
aggregate
分组计算均值有两种方法。
- 法1:
#第一个参数:数值变量
#第二个参数:列表形似的分组变量
#第三个参数:用于汇总统计的函数(本例为均值mean)
group_mean <- aggregate(df$weight, list(df$feed), mean)
> group_mean
Group.1 x
1 casein 323.5833
2 horsebean 160.2000
3 linseed 218.7500
4 meatmeal 276.9091
5 soybean 246.4286
6 sunflower 328.9167
值得注意的是,数据框的列名发生了改变,可以使用colnames
函数修改。
colnames(group_mean) <- c("Group", "Mean")
group_mean
> group_mean
Group Mean
1 casein 323.5833
2 horsebean 160.2000
3 linseed 218.7500
4 meatmeal 276.9091
5 soybean 246.4286
6 sunflower 328.9167
- 法2:
group_mean <- aggregate(weight ~ feed, data = df, mean)
> group_mean
feed weight
1 casein 323.5833
2 horsebean 160.2000
3 linseed 218.7500
4 meatmeal 276.9091
5 soybean 246.4286
6 sunflower 328.9167
分组统计个数
group_count <- aggregate(df$feed, by = list(df$feed), FUN = length)
group_count
> group_count
Group.1 x
1 casein 12
2 horsebean 10
3 linseed 12
4 meatmeal 11
5 soybean 14
6 sunflower 12
分组统计总体分位数
#建立一个数据集:一个基金的一年的每日收益
set.seed(1)
library(lubridate)
Dates <- seq(dmy("01/01/2014"), dmy("01/01/2015"), by = "day")
Return <- rnorm(length(Dates))
install.packages("xts")
library(xts)
tserie <- xts(Return, Dates)
head(tserie)
> head(tserie)
[,1]
2014-01-01 -0.6264538
2014-01-02 0.1836433
2014-01-03 -0.8356286
2014-01-04 1.5952808
2014-01-05 0.3295078
2014-01-06 -0.8204684
可以计算每个月收益的5%和95%的分位数:
dat <- aggregate(tserie ~ month(index(tserie)), FUN = quantile,
probs = c(0.05, 0.95))
colnames(dat)[1] <- "Month"
dat
> dat
Month V1.5% V1.95%
1 1 -1.704122 1.427575
2 2 -1.099533 1.316474
3 3 -1.388600 1.819083
4 4 -1.083452 1.639272
5 5 -1.652789 1.259811
6 6 -1.406464 2.147217
7 7 -1.337666 1.637731
8 8 -1.669366 1.308261
9 9 -1.635192 1.155433
10 10 -1.371251 1.874883
11 11 -1.445358 1.505385
12 12 -2.091900 1.525886
按多个列聚合
#创建数据集
set.seed(1)
cat_var <- sample(c("A", "B", "C"), nrow(df), replace = TRUE)
df_2 <- cbind(df, cat_var)
head(df_2)
> head(df_2)
weight feed cat_var
1 179 horsebean A
2 160 horsebean C
3 136 horsebean A
4 227 horsebean B
5 217 horsebean A
6 168 horsebean C
- 可以根据多个分类变量进行统计
aggregate(df_2$weight, by = list(df_2$feed, df_2$cat_var), FUN = sum)
aggregate(weight ~ feed + cat_var, data = df_2, FUN = sum) #等效
feed cat_var weight
casein A 1005
horsebean A 532
linseed A 1079
meatmeal A 242
soybean A 1738
sunflower A 882
casein B 1131
horsebean B 494
linseed B 780
meatmeal B 2244
soybean B 1355
sunflower B 2109
casein C 1747
horsebean C 576
linseed C 766
meatmeal C 560
soybean C 357
sunflower C 956
#创建一个新数据集
set.seed(1)
num_var <- rnorm(nrow(df))
df_3 <- cbind(num_var, df)
head(df_3)
> head(df_3)
num_var weight feed
1 -0.6264538 179 horsebean
2 0.1836433 160 horsebean
3 -0.8356286 136 horsebean
4 1.5952808 227 horsebean
5 0.3295078 217 horsebean
6 -0.8204684 168 horsebean
- 处理两个或多个数值变量时,可以使用
cbind
函数来连接:
aggregate(cbind(df_3$num_var, df_3$weight), list(df_3$feed), mean)
Group.1 V1 V2
casein 0.4043795 323.5833
horsebean 0.1322028 160.2000
linseed 0.3491303 218.7500
meatmeal 0.2125804 276.9091
soybean -0.2314387 246.4286
sunflower 0.1651836 328.9167
当然,还可以将该函数同时应用于多个数值变量和分类变量。
往期内容;
跟着Cell学作图 | 5.UMAP降维分析
下一篇: 一阶差分、二阶差分、移动平均、求和
推荐阅读
-
RCWL-0516/RCWL-9196模块简介 & 微波感应模块简介-前言 RCWL-0516是一款由无锡日晨物联科技有限公司开发的微波感应模块(资料下载),见图0.0、图0.1,用于检测物体(人体)移动,具有以下特征: 1.穿透感应:可穿透适当厚度的玻璃、木板以及墙壁。 2.抗干扰:不受温度、灰尘等环境因素影响。 3.感应距离:5~8m(可调,见后文) 4.可重复触发、触发时间可调(见后文) 5.工作电压:3.3~18V 6.稳压输出:提供3.3V电压输出(最大100mA) 7.夜晚自动工作:外接光敏电阻和一个电阻实现 当模块检测到物体在感应范围内移动时,OUT引脚输出一段时间的高电平(该时间可通过电容“C-TM”调节,见后文);若在输出高电平期间再次检测到物体移动,高电平持续时间将延长一段时间(又称为重复触发),该时间不可叠加。 模块使用的注意事项如下,示意图见图0.2: 1. 感应面正前方不能有金属遮挡。 2. 感应面前后方预留2cm以上空间。若对灵敏度要求很高,应预留4cm以上距离,且模块后方遮挡空间应尽可能小。 3. 模块与安装载体平面尽可能平行。 4. 有元器件面为正感应面,反面为负感应面,负感应面效果略差。 5. 相同模块,单个个体之间间距应大于2m。 图0.0-模块实物图(正) 图0.1-模块实物图(反) 图0.2-感应区域示意图 原理 关于此模块的原理,有2种主流观点,这些观点所争论的焦点在于哪种解释是最主要的: 1. 以Roger Clark为代表的“反射”解释:模块上的振荡器会发射出微波信号,位于模块感应区域内的物体会反射模块所发出的微波信号,这些反射信号又被模块所接收,接收到的反射信号会改变流经晶体管发射极的电流I。外界环境不变的情况下,模块内部的调节电路会稳定振荡器,此时振荡器处于稳定状态,电流I也处于稳定;当外界环境发生变化(例如,有物体进入感应区域),该物体的反射信号会使振荡器暂时失去稳定,从而导致电流I发生变化。模块通过检测该电流I的变化,以检测物体移动。此过程中,发射频率的变化只是由于振荡器受反射信号影响而进入一个“暂稳态”所导致。 2.以Joe Desbonnet为代表的“多普勒效应”解释:位于模块感应区域内的物体会反射模块所发出的微波信号,这些反射信号的频率由于物体移动而发生改变(多普勒效应)。模块通过对比发射与反射频率的差异,以判断是否有物体进入感应区域。 应用 降低感应距离:模块背面丝印“R-GN”处添加1MΩ的电阻,模块的感应距离可降低到5m;如果不接,感应距离为7m。 调节触发时间:模块背面丝印“C-TM”处添加不同容值的电容,可以调节触发时间(“C-TM”电容容值的选择见后文);若不安装电容,触发时间为2~4s。 夜晚自动工作:模块正面丝印“CDS”处添加光敏电阻、模块背面丝印“R-CDS”处添加适当阻值的电阻,可控制模块在夜晚自动工作。“CDS”与“R-CDS”的选择方法见后文。 以上应用的实际电路请参考图1.0、图1.1。 图1.0-测试电路(正) 图1.1-测试电路(反) 测试 测试由5部分组成: 1.测量模块处于不同状态时的功耗,见表0.0。 2.未接入电阻“R-GN”时,测试模块最大感应距离,见表0.1。 3.接入电阻“R-GN”,测试模块最大感应距离,见表0.2。 4.以下步骤将介绍如何根据确定的光敏电阻“CDS”,选择电阻“R-CDS”的阻值,以实现模块夜间自动工作的功能。 1-白天,接入可调电阻“R-CDS”(推荐2MΩ)、光敏电阻“CDS”。 2-触发模块后(在模块面前走动),调节可调电阻,直到触发消失。再次尝试触发模块,正常情况下,模块应该无法被触发(如果可以触发,重复步骤2)。 3-将光敏电阻感光面遮住,尝试触发模块,正常情况下,模块应该可以被触发(如果无法触发,重复步骤3)。 4-此时可调电阻阻值即为电阻“R-CDS”的正确阻值。 5.电容“C-TM”分别接入不同容值的无极电容,测试模块单次触发所持续的时间,见表0.3。 测试条件 总电流(mA) 总功耗(mW) +5V供电电压,模块未触发 3.63 18.15 +5V供电电压,模块被触发 4.33 21.65 表0.0-模块功耗信息 正面最大感应距离(M) 6 反面最大感应距离(M) 2 表0.1-未接入电阻“R-GN”时,模块最大感应距离[1] 正面最大感应距离(M) 5 反面最大感应距离(M) 1 表0.2-接入电阻“R-GN”=1MΩ时,模块最大感应距离[1] 电容“C-TM”容值 悬空 103(10nF) 104(100nF) 224(220nF) 474(470nF) 105(1uF) 理论单次触发时间(s) 2~4 6 30 66 140 300 实际单次触发时间(s) 3 6 32 67 122 210 表0.3-电容“C-TM”容值 vs. 模块单次触发持续时间 结论 RCWL-0516是一款性价比高的人体感应模块,具有以下优缺点: 优点:
-
在 R 中汇总分组统计数据
-
Grid++Report 锐浪报表开发常见问题解答集锦-报表设计 问:怎样在设计时打印预览报表? 答:为了及时查看报表的设计效果,Grid++Report 报表设计应用程序提供了四种查看视图:普通视图、页面视图、预览视图与查询视图。通过窗口下边的 Tab 按钮可以在四种视图中任意切换。在预览视图中查看报表的打印预览效果,在查询视图中查看报表的查询显示效果。如果在报表的记录集提供了数据源连接串与查询 SQL,在进入预览视图与查询视图时会利用数据源连接串与查询 SQL 从数据源中自动取数,否则 Grid++Report 将自动生成模拟数据进行模拟打印预览与查询显示。注意:在预览视图与查询视图中看到的报表运行结果有可能与在你程序中的最终运行结果有差异,因为在报表的生成过程中我们可以在程序中对报表的生成行为进行一定的控制。 问:怎样用 Grid++Report 设计交叉表? 答:Grid++Report 没有提供专门实现交叉表的功能,其它的报表构件提供的交叉表功能一般也比较死板和功能有限。利用 Grid++Report 的编程接口可以做出灵活多变,功能丰富的交叉表。示例程序 CrossTab 就是一个实现交叉表的例子程序,认真领会此例子程序,你就可以做出自己想要各种交叉表,并能提取一些共用代码,便于重复使用。 问:怎样设置整个报表的缺省字体? 答:设置报表主对象的字体属性,也就是设置了整个报表的缺省字体。如果改变报表主对象的字体属性,则没有专门的设置字体属性的子对象的字体属性也跟随改变。同样每个报表节与明细网格也有字体属性,他们的字体属性也就是其拥有的子对象的缺省字体。 问:怎样在打印时限制一页的输出行数? 答:设定明细网格的内容行的‘每页行数(RowsPerPage)’属性即可。另外要注意‘调节行高(AdjustRowHeight)’属性值:为真时根据页面的输出高度自动调整行的高度,使整个页面的输出区域充满。为假时按设计时的高度输出行。 问:怎样显示中文大写金额? 答:将对象的“格式(Format)”属性设为 “$$” 及可,可以设置格式的对象有:字段(IGRField)、参数(IGRParameter)、系统变量(IGRSystemVarBox)与综合文字框(IGRMemoBox),其中综合文字框是在报表式上设格式。 问:能否实现自定义纸张与票据打印? 答:Grid++Report 完全支持自定义纸张的打印,只要在报表设定时在页面设置中选定自定义纸张,并指定准确的纸张尺寸。当然要在最终输出时得道合适的打印结果,输出打印机必须支持自定义纸张打印。Windows2000/XP/2003 操作系统上可以在打印机上定义自定义纸张,也可以采用这种方式实现自定义纸张打印。 问:怎样实现 0 值不打印? 答:直接设置格式串就可以,在“数字格式”设置对话框中选定“0 不显示”,就会得到合适的格式串。也可以通过直接录入格式串来指定 0 不显示,但格式串必须符合 Grid++Report 的规定格式。另一种实现办法是在报表获取明细记录数据时,在 BeforePostRecord 事件中将值为零的字段设为空,调用字段的 Clear 方法将字段置为空。 问:怎样实现多栏报表? 答:在明细网格上设‘页栏数(PageColumnCount)’属性值大于 1 即可。通过 Grid++Report 的“页栏输出顺序”还可以指定多栏报表的输出顺序是“先从上到下”还是“先从左到右”。 问:如何实现票据套打? 答:Grid++Report 为实现票据套打做了很多专门的安排:报表设计器提供了页面设计模式,按照设定的纸张尺寸显示设计面板,如果将空白票据的扫描图设为设计背景图,在定位报表内容的输出位置会非常方便。报表部件可以设定打印类别,非套打输出的内容在套打打印模式下就不会输出。 问:Grid++Report 有没有横向分页功能? 答:回答是肯定的,在列的总宽度超过打印页面的输出宽度时,Grid++Report 可以另起新页输出剩余的列,如果左边存在锁定列,锁定列可以在后面的新页中重复输出,这样可以保证关键数据列在每一页都有输出。仔细体会 Grid++Report 提供的多种打印适应策略,选用最合适的方式。Grid++Report 的多种打印适应策略为开发动态报表提供了很好的支持。 问:怎样实现报表本页小计功能? 答:定义一个报表分组,将本分组定义为页分组,在本分组的分组头与分组尾上定义统计。页分组就是在每页产生一个分组项,在每页的上端与下端都会分别显示页分组的分组头与分组尾,页分组不用定义分组依据字段。 报表运行 问:怎样与数据库建立连接? 答:如果在设计报表时指定了数据集的数据源连接串与查询 SQL 语句,Grid++Report 采用拉模式直接从数据源取得报表数据,Grid++Report 利用 OLE DB 从数据源取数,OLE DB 提供了广泛的数据源操作能力。如果 Grid++Report 的数据来源采用推模式,即 Grid++Report 不直接与数据库建立连接,各种编程语言/平台都提供了很好的数据库连接方式,并且易于操作,应用程序在报表主对象(IGridppReport)的 FetchRecord 事件中将数据传入,例子程序提供了各种编程语言填入数据的通用方法,对C++Builder 和 Delphi 还进行了专门的包装,直接关联 TDataSet 对象也可以将 TDataSet 对象中的数据传给报表。 问:打印时能否对打印纸张进行自适应?支持表格的折行打印吗? 答:Grid++Report 在打印时采用多种适应策略,通过设置明细网格(IGRDetailGrid)的‘打印策略(PrintAdaptMethod)’属性指定打印策略。(1)丢弃:按设计时列的宽度输出,超出范围的内容不显示。(2)绕行:按设计时列的宽度输出,如果在当前行不能完整输出,则另起新行进行输出。(3)缩放适应:对所有列的输出宽度进行按比例地缩放,使总宽度等于页面的输出宽度。(4)缩小适应:如果列的总宽度小于页面的输出宽度,对所有列的输出宽度进行按比例地缩小,使总宽度等于页面的输出宽度。(5)横向分页:超范围的列在新页中输出。(6)横向分页并重复锁定列。 问:如何改变缺省打印预览窗口的窗口标题? 答:改变报表主对象的‘标题(Title)’属性即可。 问:利用集合对象的编程接口取子对象的接口引用,但不是自己期望的结果。 答:Grid++Report中所有集合对象的下标索引都是从 1 开始,另按对象的名称查找对象的接口引用时,名称字符是不区分大小写的。 问:怎样在运行时控制报表中各个对象的可见性?即怎样在运行时显示或隐藏对象? 答:在报表主对象(GridppReport)的 SectionFormat 事件中设定相应报表子对象的可见(Visible)属性即可。 问:报表主对象重新载入数据,设计器中为什么没有反映新载入的数据? 答:应调用 IGRDesigner 的 Reload 方法。 问:怎样实现不进入打印预览界面,直接将报表打印出来?