グループ化されたデータセットに説明的な統計情報を追加

Question

pastecsパッケージからstat.desc()を使用して作成された説明統計情報を持つテーブルがあります。しかし、挑戦は、私はリスト形式にこれらを組み合わせなければならなかった、そして、私はそれをunlistできません。 R list to data frameスレッドが見つかりましたが、この作業を行うために一時的なdata.frameを作成する必要があります。私が扱っている実際のデータは大きく、実際には一時的なデータフレームを作成することはできません。

ここに私のコードです： [pastecsパッケージが必要です。それはここにbだ

dput(df) 
structure(list(group = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 
4L), .Label = c("A", "B", "C", "D"), class = "factor"), dt = c(60, 
60, 63, 59, 63, 67, 71, 64, 65, 66, 68, 66, 71, 67, NA, 68, 56, 
NA, 60, 61, 63, 64, 63, 59)), .Names = c("group", "dt"), row.names = c(NA, 
-24L), class = "data.frame") 

#Convert to data.table 
data.table::setDT(df) 
df1<-df[,.(newvar = list(stat.desc(dt))),by=group] 

b<-data.frame(matrix(unlist(df1$newvar,use.names = TRUE), nrow=nrow(df1), byrow=T),stringsAsFactors = FALSE) 
names(b)<- names(df1$newvar[[1]]) 

df1$newvar<-NULL 
df1<-cbind(df1,b) 
rm(b) 

]。すでに私のシステムにロードされます、私は不快な思いれる一時テーブルです。

予想される出力：

structure(list(group = structure(1:4, .Label = c("A", "B", "C", 
"D"), class = "factor"), nbr.val = c(4, 8, 6, 4), nbr.null = c(0, 
0, 0, 0), nbr.na = c(0, 0, 2, 0), min = c(59, 63, 56, 59), max = c(63, 
71, 71, 64), range = c(4, 8, 15, 5), sum = c(242, 530, 383, 249 
), median = c(60, 66, 64, 63), mean = c(60.5, 66.25, 63.8333333333333, 
62.25), SE.mean = c(0.866025403784439, 0.881354477089505, 2.32975916733421, 
1.10867789130417), CI.mean.0.95 = c(2.75607934655562, 2.08407217077572, 
5.9888365969565, 3.5283078589307), var = c(3, 6.21428571428571, 
32.5666666666667, 4.91666666666667), std.dev = c(1.73205080756888, 
2.49284690951645, 5.70672118354022, 2.21735578260835), coef.var = c(0.0286289389680806, 
0.0376278778794936, 0.0894003318570269, 0.0356201732145919)), .Names = c("group", 
"nbr.val", "nbr.null", "nbr.na", "min", "max", "range", "sum", 
"median", "mean", "SE.mean", "CI.mean.0.95", "var", "std.dev", 
"coef.var"), row.names = c(NA, -4L), class = "data.frame") 

申し訳ありませんが、これはあまりにも基本的である場合。私はより速い方法を探しています（つまり、中間テーブルなし、好ましくはdata.tableを使用するソリューション）。

お時間をいただきありがとうございます。

Answer 1

stat.descの出力は、行名を持つdata.frameです。 data.tableにkeep.rownames = TRUE引数を使用して、その変換し、すべての（長いフォーマットを生成するために）単一のコード行で行うことができ、その後、dcast予想広い出力する。

library(data.table) 
library(pastecs) 
df <- structure(list(group = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 
    2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 
    4L), .Label = c("A", "B", "C", "D"), class = "factor"), dt = c(60, 
    60, 63, 59, 63, 67, 71, 64, 65, 66, 68, 66, 71, 67, NA, 68, 56, 
    NA, 60, 61, 63, 64, 63, 59)), .Names = c("group", "dt"), row.names = c(NA, 
    -24L), class = "data.frame") 

#Convert to data.table 
dt <- data.table(df) 
# stat.desc returns data.frame with row.names - convert to DT and keep row names 
dt_melt <- dt[, data.table(stat.desc(.SD), keep.rownames = TRUE), by = .(group)] 
# Cast to wide format with group as ID variable and each row name as a column 
out <- dcast(dt_melt, group~rn, value.var = "dt") 

出力は次のとおり

group CI.mean.0.95 SE.mean coef.var max  mean median min nbr.na nbr.null nbr.val range std.dev sum  var 
1:  A  2.756079 0.8660254 0.02862894 63 60.50000  60 59  0  0  4  4 1.732051 242 3.000000 
2:  B  2.084072 0.8813545 0.03762788 71 66.25000  66 63  0  0  8  8 2.492847 530 6.214286 
3:  C  5.988837 2.3297592 0.08940033 71 63.83333  64 56  2  0  6 15 5.706721 383 32.566667 
4:  D  3.528308 1.1086779 0.03562017 64 62.25000  63 59  0  0  4  5 2.217356 249 4.916667