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क्या डीप्टर हर एक को सूचीबद्ध किए बिना कई चर पर संक्षेप कर सकता है?

dplyr आश्चर्यजनक तेज है, लेकिन मुझे आश्चर्य है कि मुझे कुछ याद आ रही है: क्या यह कई चर पर संभव है उदाहरण के लिए:

library(dplyr) library(reshape2) (df=dput(structure(list(sex = structure(c(1L, 1L, 2L, 2L), .Label = c("boy", "girl"), class = "factor"), age = c(52L, 58L, 40L, 62L), bmi = c(25L, 23L, 30L, 26L), chol = c(187L, 220L, 190L, 204L)), .Names = c("sex", "age", "bmi", "chol"), row.names = c(NA, -4L), class = "data.frame"))) sex age bmi chol 1 boy 52 25 187 2 boy 58 23 220 3 girl 40 30 190 4 girl 62 26 204 dg=group_by(df,sex) 

इस छोटे डाटाफ्रेम के साथ, यह लिखना आसान है

 summarise(dg,mean(age),mean(bmi),mean(chol)) 

और मुझे पता है कि जो कुछ मैं चाहता हूं वह प्राप्त करने के लिए, मैं पिघल सकता हूं, साधन प्राप्त कर सकता हूं, और फिर इस तरह के रूप में तैयार कर सकता हूं

 dm=melt(df, id.var='sex') dmg=group_by(dm, sex, variable); x=summarise(dmg, means=mean(value)) dcast(x, sex~variable) 

लेकिन अगर मेरे पास> 20 चर और बहुत बड़ी पंक्तियाँ हैं क्या डेटा में कुछ एसडी है, जो मुझे समूहीकृत डेटा फ्रेम में सभी चर के साधन लेने की इजाजत देता है? या, क्या किसी भी तरह समूहीकृत डेटा फ़्रेम पर लापरवाही करना संभव है?

किसी भी मदद के लिए धन्यवाद

वेब के समाधान से एकत्रित समाधान "क्या डीप्टर हर एक को सूचीबद्ध किए बिना कई चर पर संक्षेप कर सकता है?"

data.table मुहावरे lapply(.SD, mean) , जो है

 DT <- data.table(df) DT[, lapply(.SD, mean), by = sex] # sex age bmi chol # 1: boy 55 24 203.5 # 2: girl 51 28 197.0 

मैं एक बात के लिए एक dplyr मुहावरे के बारे में निश्चित नहीं हूँ, लेकिन आप ऐसा कुछ कर सकते हैं

 dg <- group_by(df, sex) # the names of the columns you want to summarize cols <- names(dg)[-1] # the dots component of your call to summarise dots <- sapply(cols ,function(x) substitute(mean(x), list(x=as.name(x)))) do.call(summarise, c(list(.data=dg), dots)) # Source: local data frame [2 x 4] # sex age bmi chol # 1 boy 55 24 203.5 # 2 girl 51 28 197.0 

ध्यान दें कि एक plyr अंक # 178 है, जो कि plyr colwise को dplyr में प्रभावी ढंग से लागू करता है।

dplyr अब summarise_each :

 df %>% group_by(sex) %>% summarise_each(funs(mean))