dplyr - tableau récapitulatif pour plusieurs variables
Comment créer des statistiques récapitulatives simples en utilisant dplyr à partir de plusieurs variables? L'utilisation de la fonction summarise_each semble être la voie à suivre. Cependant, lorsque vous appliquez plusieurs fonctions à plusieurs colonnes, vous obtenez un cadre de données large et difficile à lire.
Utilisez dplyr en combinaison avec tidyr pour remodeler le résultat final.
library(dplyr)
library(tidyr)
df <- tbl_df(mtcars)
df.sum <- df %>%
select(mpg, cyl, vs, am, gear, carb) %>% # select variables to summarise
summarise_each(funs(min = min,
q25 = quantile(., 0.25),
median = median,
q75 = quantile(., 0.75),
max = max,
mean = mean,
sd = sd))
# the result is a wide data frame
> dim(df.sum)
[1] 1 42
# reshape it using tidyr functions
df.stats.tidy <- df.sum %>% gather(stat, val) %>%
separate(stat, into = c("var", "stat"), sep = "_") %>%
spread(stat, val) %>%
select(var, min, q25, median, q75, max, mean, sd) # reorder columns
> print(df.stats.tidy)
var min q25 median q75 max mean sd
1 am 0.0 0.000 0.0 1.0 1.0 0.40625 0.4989909
2 carb 1.0 2.000 2.0 4.0 8.0 2.81250 1.6152000
3 cyl 4.0 4.000 6.0 8.0 8.0 6.18750 1.7859216
4 gear 3.0 3.000 4.0 4.0 5.0 3.68750 0.7378041
5 mpg 10.4 15.425 19.2 22.8 33.9 20.09062 6.0269481
6 vs 0.0 0.000 0.0 1.0 1.0 0.43750 0.5040161
Si vous souhaitez créer un tableau récapitulatif pour publication (et non pour des calculs ultérieurs), vous voudrez peut-être consulter l'excellent stargazer package.
df <- data.frame(mtcars)
cols <- c('mpg', 'cyl', 'vs', 'am', 'gear', 'carb')
stargazer(
df[, cols], type = "text",
summary.stat = c("min", "p25", "median", "p75", "max", "median", "sd")
)
================================================================
Statistic Min Pctl(25) Median Pctl(75) Max Median St. Dev.
----------------------------------------------------------------
mpg 10.400 15.430 19.200 22.800 33.900 19.200 6.027
cyl 4 4 6 8 8 6 1.786
vs 0 0 0 1 1 0 0.504
am 0 0 0 1 1 0 0.499
gear 3 3 4 4 5 4 0.738
carb 1 2 2 4 8 2 1.615
----------------------------------------------------------------
Vous pouvez également changer le type en 'latex' et 'html' et l'enregistrer dans un fichier en spécifiant le fichier donnant l'argument 'out'.
J'ai aimé l'idée de paljenczy d'utiliser simplement dplyr/tidy et de placer le tableau dans un fichier data.frame/tibble avant de le formater. Mais j’ai rencontré des problèmes de robustesse: comme il repose sur l’analyse des noms de variable, il s’étouffe avec les colonnes avec des traits de soulignement dans les noms. Après avoir essayé de résoudre ce problème dans le cadre de dplyr, il semblait que ce serait toujours un peu fragile, car il reposait sur l'analyse syntaxique des chaînes.
En fin de compte, j’ai décidé d’utiliser psych :: describe (), une fonction spécialement conçue pour cette fonction. Il ne fait pas des fonctions complètement arbitraires, mais à peu près tout ce que l'on voudrait faire de façon réaliste. Exemple complet reproduisant les solutions précédentes ci-dessous (en combinant décrire avec quelques trucs tidyverse pour obtenir le tibble exact que je cherche):
library(psych)
library(tidyverse)
# Create an extended version with a bunch of stats
d.summary.extended <- mtcars %>%
select(mpg, cyl, vs, am, gear, carb) %>%
psych::describe(quant=c(.25,.75)) %>%
as_tibble() %>%
rownames_to_column() %>%
print()
<OUTPUT>
# A tibble: 6 x 16
rowname vars n mean sd median trimmed mad min max range skew kurtosis se Q0.25 Q0.75
<chr> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 mpg 1 32 20.09062 6.0269481 19.2 19.6961538 5.41149 10.4 33.9 23.5 0.6106550 -0.372766 1.06542396 15.425 22.8
2 cyl 2 32 6.18750 1.7859216 6.0 6.2307692 2.96520 4.0 8.0 4.0 -0.1746119 -1.762120 0.31570933 4.000 8.0
3 vs 3 32 0.43750 0.5040161 0.0 0.4230769 0.00000 0.0 1.0 1.0 0.2402577 -2.001938 0.08909831 0.000 1.0
4 am 4 32 0.40625 0.4989909 0.0 0.3846154 0.00000 0.0 1.0 1.0 0.3640159 -1.924741 0.08820997 0.000 1.0
5 gear 5 32 3.68750 0.7378041 4.0 3.6153846 1.48260 3.0 5.0 2.0 0.5288545 -1.069751 0.13042656 3.000 4.0
6 carb 6 32 2.81250 1.6152000 2.0 2.6538462 1.48260 1.0 8.0 7.0 1.0508738 1.257043 0.28552971 2.000 4.0
</OUTPUT>
# Select stats for comparison with other solutions
d.summary <- d.summary.extended %>%
select(var=rowname, min, q25=Q0.25, median, q75=Q0.75, max, mean, sd) %>%
print()
<OUTPUT>
# A tibble: 6 x 8
var min q25 median q75 max mean sd
<chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 mpg 10.4 15.425 19.2 22.8 33.9 20.09062 6.0269481
2 cyl 4.0 4.000 6.0 8.0 8.0 6.18750 1.7859216
3 vs 0.0 0.000 0.0 1.0 1.0 0.43750 0.5040161
4 am 0.0 0.000 0.0 1.0 1.0 0.40625 0.4989909
5 gear 3.0 3.000 4.0 4.0 5.0 3.68750 0.7378041
6 carb 1.0 2.000 2.0 4.0 8.0 2.81250 1.6152000
</OUTPUT>
Vous pouvez également obtenir le même résultat en utilisant data.table. Vous pourriez envisager de l'utiliser si votre table est grande.
dt <- data.table(mtcars)
cols <- c('mpg', 'cyl', 'vs', 'am', 'gear', 'carb')
functions <- c('min', 'q25', 'median', 'q75', 'max', 'mean', 'sd')
dt.sum <- dt[
,
lapply(
.SD,
function(x) list(
min(x), quantile(x, 0.25), median(x),
quantile(x, 0.75), max(x), mean(x), sd(x)
)
),
.SDcols = cols
]
dt.sum
mpg cyl vs am gear carb
1: 10.4 4 0 0 3 1
2: 15.43 4 0 0 3 2
3: 19.2 6 0 0 4 2
4: 22.8 8 1 1 4 4
5: 33.9 8 1 1 5 8
6: 20.09 6.188 0.4375 0.4062 3.688 2.812
7: 6.027 1.786 0.504 0.499 0.7378 1.615
# transpose and provide meaningful names
dt.sum.t <- as.data.table(t(sum))[]
setnames(dt.sum.t, names(dt.sum.t), functions)
dt.sum.t[, var := cols]
setcolorder(dt.sum.t, c("var", functions))
dt.sum.t
var min q25 median q75 max mean sd
1: mpg 10.4 15.43 19.2 22.8 33.9 20.09 6.027
2: cyl 4 4 6 8 8 6.188 1.786
3: vs 0 0 0 1 1 0.4375 0.504
4: am 0 0 0 1 1 0.4062 0.499
5: gear 3 3 4 4 5 3.688 0.7378
6: carb 1 2 2 4 8 2.812 1.615