R - beschreiben() ausgegeben, um einen Daten-frame

Erstellen Sie ein Daten-frame mit describe () - Funktion. Dataset unter Berücksichtigung iris. Der Daten-frame sollte dann so Aussehen:

    Variable    n   missing unique  Info    Mean    0.05    0.1   0.25  0.5    0.75 0.9   0.95
   Sepal.Length 150    0    35      1       5.843   4.6     4.8   5.1   5.8    6.4  6.9   7.255
   Sepal.Width  150    0    23      0.99    3.057   2.345   2.5   2.8   3      3.3  3.61  3.8
Petal.Length    150    0    43      1       3.758   1.3     1.4   1.6   4.35   5.1  5.8   6.1
 Petal.Width    150    0    22      0.99    1.199   0.2     0.2   0.3   1.3    1.8  2.2   2.3
     Species    150    0    3

Gibt es eine Möglichkeit, heraus zu zwingen, die Ausgabe von describe() zu Daten.frame-Typ? Wenn ich versuche, mich zu zwingen, bekomme ich eine Fehlermeldung wie unten dargestellt:

library(Hmisc)
statistics <- describe(iris)
statistics[1]
first_vec <- statistics[1]$Sepal.Length
as.data.frame(first_vec)
#Error in as.data.frame.default(first_vec) : cannot coerce class ""describe"" to a data.frame

Dank

  • Sie sollten den code ändern, der für describe.vector und verändern Sie es so, dass es produziert numerische Ausgabe einer Konstanten Länge.
  • die Tabelle in meinem post ist die erwartete Ausgabe. Vielen Dank für Ihre Eingaben.
InformationsquelleAutor skumar | 2016-06-19
  1. 4

    Den Weg, um dies herauszufinden, ist zu untersuchen, werden die Objekte mit str(): 

    data(iris)
library(Hmisc)
di <- describe(iris)
di
# iris 
# 
# 5  Variables      150  Observations
# -------------------------------------------------------------
# Sepal.Length 
#       n missing  unique    Info    Mean     .05     .10     .25     .50     .75     .90     .95 
#     150       0      35       1   5.843   4.600   4.800   5.100   5.800   6.400   6.900   7.255
# 
# lowest : 4.3 4.4 4.5 4.6 4.7, highest: 7.3 7.4 7.6 7.7 7.9 
# -------------------------------------------------------------
# ...
# -------------------------------------------------------------
# Species 
#       n missing  unique 
#     150       0       3 
# 
# setosa (50, 33%), versicolor (50, 33%) 
# virginica (50, 33%) 
# -------------------------------------------------------------
str(di)
# List of 5
# $ Sepal.Length:List of 6
# ..$ descript    : chr "Sepal.Length"
# ..$ units       : NULL
# ..$ format      : NULL
# ..$ counts      : Named chr [1:12] "150" "0" "35" "1" ...
# .. ..- attr(*, "names")= chr [1:12] "n" "missing" "unique" "Info" ...
# ..$ intervalFreq:List of 2
# .. ..$ range: atomic [1:2] 4.3 7.9
# .. .. ..- attr(*, "Csingle")= logi TRUE
# .. ..$ count: int [1:100] 1 0 3 0 0 1 0 0 4 0 ...
# ..$ values      : Named chr [1:10] "4.3" "4.4" "4.5" "4.6" ...
# .. ..- attr(*, "names")= chr [1:10] "L1" "L2" "L3" "L4" ...
# ..- attr(*, "class")= chr "describe"
# $ Sepal.Width :List of 6
# ...
# $ Species     :List of 5
# ..$ descript: chr "Species"
# ..$ units   : NULL
# ..$ format  : NULL
# ..$ counts  : Named num [1:3] 150 0 3
# .. ..- attr(*, "names")= chr [1:3] "n" "missing" "unique"
# ..$ values  : num [1:2, 1:3] 50 33 50 33 50 33
# .. ..- attr(*, "dimnames")=List of 2
# .. .. ..$ : chr [1:2] "Frequency" "%"
# .. .. ..$ : chr [1:3] "setosa" "versicolor" "virginica"
# ..- attr(*, "class")= chr "describe"
# - attr(*, "descript")= chr "iris"
# - attr(*, "dimensions")= int [1:2] 150 5
# - attr(*, "class")= chr "describe"

    Sehen wir, dass di ist eine Liste von Listen. Wir können ihn auseinander nehmen durch die Betrachtung nur der ersten Teilliste. Sie können zu konvertieren, die in einen Vektor: 

    unlist(di[[1]])
#             descript              counts.n 
#       "Sepal.Length"                 "150" 
#       counts.missing         counts.unique 
#                  "0"                  "35" 
#          counts.Info           counts.Mean 
#                  "1"               "5.843" 
#           counts..05            counts..10 
#              "4.600"               "4.800" 
#           counts..25            counts..50 
#              "5.100"               "5.800" 
#           counts..75            counts..90 
#              "6.400"               "6.900" 
#           counts..95   intervalFreq.range1 
#              "7.255"                 "4.3" 
#  intervalFreq.range2   intervalFreq.count1 
#                "7.9"                   "1" 
#  ...
#            values.H3             values.H2 
#                "7.6"                 "7.7" 
#            values.H1 
#                 "7.9" 
str(unlist(di[[1]]))
# Named chr [1:125] "Sepal.Length" "150" "0" "35" ...
# - attr(*, "names")= chr [1:125] "descript" "counts.n" "counts.missing" "counts.unique" ...

    Es ist sehr, sehr lang (125). Die Elemente wurden dazu gezwungen, alle die gleiche (und umfassendste) geben, nämlich Charakter. Es scheint, Sie wollen die 2. durch 12th-Elemente: 

    unlist(di[[1]])[2:12]
#     counts.n counts.missing  counts.unique    counts.Info 
#        "150"            "0"           "35"            "1" 
#  counts.Mean     counts..05     counts..10     counts..25 
#      "5.843"        "4.600"        "4.800"        "5.100" 
#   counts..50     counts..75     counts..90 
#      "5.800"        "6.400"        "6.900"

    Jetzt haben Sie etwas, das Sie beginnen können zu arbeiten. Beachten Sie aber, dass dies nur der Fall zu sein scheint, für numerische Variablen, die Faktor-variable species ist anders: 

    unlist(di[[5]])
#     descript       counts.n counts.missing  counts.unique 
#    "Species"          "150"            "0"            "3" 
#      values1        values2        values3        values4 
#         "50"           "33"           "50"           "33" 
#      values5        values6 
#         "50"           "33"

    In diesem Fall, es scheint, Sie wollen nur die Elemente zwei bis vier.

    Mit diesem Prozess der Entdeckung und Problemlösung, können Sie sehen, wie würden Sie den Ausgang der describe auseinander und setzen Sie die gewünschten Informationen in einem Daten-frame. Allerdings wird es eine Menge Arbeit. Du wirst vermutlich verwenden müssen, loops und viel if(){ ... } else{ ... } Blöcke. Können Sie nur wollen, um code Ihre eigenen dataset Beschreibung der Funktion von Grund auf.

    • Eine mögliche starting fpoint für diese Art von Anstrengung kann sein: mtx <- do.call(rbind, sapply(statistics , "[[", "counts")[1:3]). Es ist ein bisschen ärgerlich für diesen Aufwand, das Ergebnis ist Charakter, aber das ist, wie Frank Griffe der unterschiedlichen Präzision der Spalten.
    • Ist das ein guter start, @42-. Es scheint immer noch wie es geht, ein bisschen Langeweile, um es den rest des Weges (zB das recycling der Vektor der Faktor-variable). Ich denke meine Präferenz wäre immer noch zu entscheiden, was ich wollen & code von Grund auf neu.
    • vielen Dank für das teilen solch eines aussagekräftigen E-Mail. Das ist wirklich hilfreich. Es hat sich gelöst, mein Ziel.
    • vielen Dank, dass Sie einen Zeiger, um die gewünschte Ausgabe mit einer kürzeren Ansatz tun.call und sapply Funktionen, anstatt nach einer längeren Ansatz. Ich denke, wir können Behandlung von numerischen und Faktor-Variablen getrennt, wie unten dargestellt zu bekommen benötigt Ausgang: num_vars <- tun.call(rbind, sapply(Statistik , "[[", "Zählungen")[1:4]) fact_var <- tun.call(rbind, sapply(Statistik , "[[", "Zählungen")[5]) rbind.füllen Sie(als.Daten.Rahmen(num_vars), als.Daten.Rahmen(fact_var))
    • Ein furter Verfeinerung: Erwägen Sie print(as.data.frame(mtx))
    InformationsquelleAutor gung - Reinstate Monica
  2. 3

    Können Sie dies mit Hilfe der stat.desc Funktion aus der pastecs Paket:

    library(pastecs)
summary_df <- stat.desc(mydata)

    Den summary_df ist der dataframe Sie wollte. Sehen mehr info hier.

    • Vlad - danke für das teilen dieses nützlichen Informationen.
    InformationsquelleAutor Vlad
  3. 1

    In R, Sie müssen nur verwenden Sie die summary(iris) Funktion statt describe(iris) Funktion in Python.

    InformationsquelleAutor
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