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如何让分位数与summarise_at和group_by一起使用(dplyr)

在使用dplyr包进行数据处理时,可以通过summarise_at和group_by函数结合使用来计算分位数。

首先,需要加载dplyr包:

代码语言:txt
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library(dplyr)

假设我们有一个数据框df,其中包含了需要进行分位数计算的变量x和需要进行分组的变量group:

代码语言:txt
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df <- data.frame(x = c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10),
                 group = c("A", "A", "B", "B", "A", "A", "B", "B", "A", "A"))

现在,我们想要计算变量x的分位数,并按照group变量进行分组。可以使用以下代码实现:

代码语言:txt
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result <- df %>%
  group_by(group) %>%
  summarise_at(vars(x), list(q25 = ~quantile(., 0.25),
                             q50 = ~quantile(., 0.5),
                             q75 = ~quantile(., 0.75)))

在上述代码中,group_by函数用于按照group变量进行分组,summarise_at函数用于对变量x进行汇总计算。vars(x)指定了需要进行计算的变量,list(q25 = ~quantile(., 0.25), q50 = ~quantile(., 0.5), q75 = ~quantile(., 0.75))指定了需要计算的分位数,并为每个分位数指定了一个别名。

最后,将结果存储在result变量中。result将是一个包含了分组变量和计算的分位数的数据框。

这是一个使用dplyr包中的summarise_at和group_by函数计算分位数的示例。在实际应用中,可以根据具体的数据和需求进行相应的调整和扩展。

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