R程序计算一些统计数据答案

【问题标题】：R program to calculate some statsR程序计算一些统计数据
【发布时间】：2013-09-19 08:59:05
【问题描述】：

我有一个data.frame，数据分为 16 列：第一个是名称，第二个是日期，另外 14 个是指标。

喜欢：

      name  date hight weight ....
      John  1950 1.81  78
      John  1948 1.60  60
      Susan 1985 1.40  40    .
      Susan 1995 1.45  60

我想为每个名字执行一些基本统计数据（平均值、标准差等），即：约翰身高、体重等的平均值； Susan、身高、体重等的平均值。

为了做到这一点，我先写了一个函数：

 mysummary <- function(x){
  setNames(c(mean(x), sd(x), skewness(x), kurtosis(x)),
           c("Mean", "SD", "Skewness", "Kurtosis"))
}

但是当我用命令执行它时：

    summaryStatic = by(data[,c('height','weight')], list(data$name),  function(x){
  y <- sapply(x, FUN =mysummary(as.numeric(x)))
  return(y)
})

但我收到以下错误：

Error in mean(x) : (list) object cannot be coerced to type 'double'

我知道这与data.frame 结构有些相关。如您所见，我尝试使用as.numeric(x) 解决它，但没有成功。

【问题讨论】：

你怎么可能有一个由字符、日期和数字组成的matrix？你有一个data.frame 或一个只有字符的矩阵，只包含数字和日期（但强制转换为字符）？
请改进您的问题 - 它的结构不完善，而且不知何故没有重点。这让人很难理解，尤其是回答它。
感谢您的评论。一个数据矩阵...我有一个 .txt 文件，为了读取它，我使用了 read.delim 函数。
学习一些正确的术语，这个问题大部分都会自行解决。
如果您发布了数据集前五列的前五行以及您正在使用的 R 代码，这可能会有所帮助。无论如何，我通常使用read.table 或read.csv。也许添加na.strings = "NA"。也许尝试用 Google 搜索 read.table 示例。

标签： r

【解决方案1】：

我不确定，但也许这可以满足您的需求。如果是这样，只需添加更多汇总统计信息：

my.data <- read.table(text = '
      name  date height weight
      John  1950 1.81  78
      John  1948 1.60  60
      Susan 1985 1.40  40
      Susan 1995 1.45  60
', header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE)

with(my.data, aggregate(height ~ name, FUN = function(x) c( SD = sd(x), MEAN = mean(x) ) ))

with(my.data, aggregate(weight ~ name, FUN = function(x) c( SD = sd(x), MEAN = mean(x) ) ))

with(my.data, aggregate(cbind(height, weight) ~ name, FUN = function(x) c( SD = sd(x), MEAN = mean(x) ) ))

   name  height.SD height.MEAN weight.SD weight.MEAN
1  John 0.14849242  1.70500000  12.72792    69.00000
2 Susan 0.03535534  1.42500000  14.14214    50.00000

with(my.data, aggregate(my.data[,3:4], by = list(name), FUN = function(x) c( SD = sd(x), MEAN = mean(x) ) ))

  Group.1  height.SD height.MEAN weight.SD weight.MEAN
1    John 0.14849242  1.70500000  12.72792    69.00000
2   Susan 0.03535534  1.42500000  14.14214    50.00000

【讨论】：