使用列中的 grouped_by 变量汇总交叉表中的数据答案

【问题标题】：summarizing data in cross-table with grouped_by variable in columns使用列中的 grouped_by 变量汇总交叉表中的数据
【发布时间】：2017-05-09 18:12:35
【问题描述】：

我正在尝试跨两个变量汇总数据，summary 的输出非常粗大（至少在 r 笔记本输出中，表格跨越多个页面）。我希望将一个变量作为汇总输出的行，将另一个作为列，然后在实际表中显示行和列数据的每种组合的平均值一些示例数据：

 dat1 <- data.frame(
    category = rep(c("catA", "catB", "catC"), each=4),
    age = sample(1:2,size=4,replace=T),
    value = rnorm(12)
 )

然后我通常会得到这样的摘要数据框：

dat1 %>% group_by(category,age)%>% summarize(mean(value))

看起来像这样：

但我的实际数据每个变量都有 10 多个级别，所以表格很长且难以阅读。我更喜欢这样的东西，我使用以下方法创建：

dat1 %>% group_by(category)
%>% summarize(mean.age1 =mean(value[age==1]),
mean.age2 =mean(value[age==2]))

一定有比手工编码更好的方式吗？

【问题讨论】：

标签： r dplyr tidyr

【解决方案1】：

您只需要使用tidyr 并执行以下操作：

library(dplyr)
library(tidyr)
dat1 %>%
  group_by(category, age) %>%
  summarise(mean = mean(value)) %>%
  spread(age, mean, sep = '')

输出如下：

Source: local data frame [3 x 3]
Groups: category [3]

  category      age1      age2
*   <fctr>     <dbl>     <dbl>
1     catA 0.2930104 0.3861381
2     catB 0.5752186 0.1454201
3     catC 1.0845645 0.3117227

【讨论】：