本文首发于“生信补给站”公众号 https://mp.weixin.qq.com/s/tQt0ezYJj3H7x3aWZmKVEQ
使用tidyverse进行简单的数据处理：
盘一盘Tidyverse| 筛行选列之select，玩转列操作
盘一盘Tidyverse| 只要你要只要我有-filter 筛选行
Tidyverse| XX_join ：多个数据表（文件）之间的各种连接
本次介绍变量汇总以及分组汇总。
一 summarize汇总
汇总函数 summarise()，可以将数据框折叠成一行 ,多与group_by()结合使用
1.1 summarise完成指定变量的汇总
统计均值，标准差，最小值，个数和逻辑值
library(dplyr) iris %>% summarise(mean(Petal.Length), #无命名 sd_pet_len = sd(Petal.Length,na.rm = TRUE), #命名 min_pet_len = min(Petal.Length), n = n(), any(Sepal.Length > 5)) # mean(Petal.Length) sd_pet_len min_pet_len n any(Sepal.Length > 5) #1 3.758 1.765298 1 150 TRUE
常用函数：
- Center 位置度量 :
mean(),median() - Spread 分散程度度量 :
sd(),IQR(),mad() - Range 秩的度量 :
min(),max(),quantile() - Position 定位度量 :
first(),last(),nth(), - Count 计数 :
n(),n_distinct() - Logical 逻辑值的计数和比例 :
any(),all()
1.2 , summarise_if完成一类变量的汇总
iris %>% summarise_if(is.numeric, ~ mean(., na.rm = TRUE)) # Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width #1 5.843333 3.057333 3.758 1.199333
1.3，summarise_at完成指定变量的汇总
summarise_at配合vars，可以更灵活的筛选符合条件的列，然后进行汇总
iris %>% summarise_at(vars(ends_with("Length"),Petal.Width), list(~mean(.), ~median(.))) # Sepal.Length_mean Petal.Length_mean Petal.Width_mean Sepal.Length_median Petal.Length_median #1 5.843333 3.758 1.199333 5.8 4.35 # Petal.Width_median #1 1.3
二 group_by 分组汇总
group_by() 和 summarise() 的组合构成了使用 dplyr 包时最常用的操作之一：分组摘要
2.1 按照Species分组，变量汇总
iris %>% group_by(Species) %>% summarise(avg_pet_len = mean(Petal.Length), sd_pet_len = sd(Petal.Length), min_pet_len = min(Petal.Length), first_pet_len = first(Petal.Length), n_pet_len = n()) # A tibble: 3 x 6 # Species avg_pet_len sd_pet_len min_pet_len first_pet_len n_pet_len # <fct> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <int> #1 setosa 1.46 0.174 1 1.4 50 #2 versicolor 4.26 0.470 3 4.7 50 #3 virginica 5.55 0.552 4.5 6 50
2.2 计数
- n() ：无需参数返回当前分组的大小；
- sum(!is.na(x)) ：返回非缺失值的梳理；
- n_distinct(x)：返回 唯一值的数量。
iris %>% group_by(Species) %>% summarise( n_pet_len = n(), noNA_n_pet_len = sum(!is.na(Petal.Length)), Petal.Length_uniq_n = n_distinct(Petal.Length) ) # A tibble: 3 x 4 # Species n_pet_len noNA_n_pet_len Petal.Length_uniq_n # <fct> <int> <int> <int> #1 setosa 50 50 9 #2 versicolor 50 50 19 #3 virginica 50 50 20 除此之外，还可以用dplyr的count函数进行计数： iris %>% count(Species) # A tibble: 3 x 2 # Species n # <fct> <int> #1 setosa 50 #2 versicolor 50 #3 virginica 50
2.3 逻辑值的计数和比例
当与数值型函数一同使用时， TRUE 会转换为 1， FALSE 会转换为 0。
这使得 sum() 和 mean() 非常适用于逻辑值：sum(x) 可以找出 x 中 TRUE 的数量， mean(x) 则可以找出比例 .
iris %>% group_by(Species) %>% summarise( n_pet_len = n(), noNA_n_pet_len = sum(!is.na(Petal.Length)), Petal.Length_uniq_n = n_distinct(Petal.Length), Petal.Length_uniq_n2 = sum(n_distinct(Petal.Length) >= 20) ) # A tibble: 3 x 5 # Species n_pet_len noNA_n_pet_len Petal.Length_uniq_n Petal.Length_uniq_n2 # <fct> <int> <int> <int> <int> #1 setosa 50 50 9 0 #2 versicolor 50 50 19 0 #3 virginica 50 50 20 1
