ベクターを要約した後、R

Question

元データフレームに要約統計量を追加

イントロ：次いで

をIは、与えられたデータフレームにおける平均、標準偏差、及び数値ベクトルの標準誤差を計算したいとこれらの要約統計量を使用して3つの新しいベクトルを作成します。私は元のデータフレームと組み合わせる必要があります。

コード例：事前に

## Creating our dataframe: 
datetime <- c("5/12/2017 16:15:00","5/16/2017 16:45:00","5/19/2017 17:00:00") 
datetime <- as.POSIXct(datetime, format = "%m/%d/%Y %H:%M:%S") 
values <- c(1,2,3) 
df <- data.frame(datetime, values) 

## Here's the current output: 
head(df) 
      datetime values 
1 2017-05-12 16:15:00  1 
2 2017-05-16 16:45:00  2 
3 2017-05-19 17:00:00  3 

## And here's the desired output: 
head(df1) 
      datetime values mean sd se 
1 2017-05-12 16:15:00  1 2 0.816 0.471 
2 2017-05-16 16:45:00  2 2 0.816 0.471 
3 2017-05-19 17:00:00  3 2 0.816 0.471 

ありがとう！

なぜ私がこれをやろうとしているのか不思議な人のために、私はこれに従っていますtutorial。低コストのセンサーと高価なリファレンス機器との間のいくつかの較正では、エラーバーを持つ線グラフプロットの1つを作成する必要があります。

Answer 1

割り当てを同時に行うことができます。

sd0 <- function(x){sd(x)/sqrt(length(x)) * sqrt(length(x) - 1)} 
se0 <- function(x){ sd0(x)/sqrt(length(x))} 

次にあなたが試すことができます：あなたはすでにsdとseのあなたの選択のためのヘルパー関数があるとします。ここ

df[c('mean', 'sd', 'se')] <- lapply(list(mean, sd0, se0), function(f) f(df$values)) 
# > df 
#    datetime values mean  sd  se 
# 1 2017-05-12 16:15:00  1 2 0.8164966 0.4714045 
# 2 2017-05-16 16:45:00  2 2 0.8164966 0.4714045 
# 3 2017-05-19 17:00:00  3 2 0.8164966 0.4714045 

Answer 2

はdplyrソリューションはsd0とmt1022の答えで与えられたse0で、あります：

df %>% mutate("mean"=mean(values),"sd"=sd0(values),"se"=se0(values))