如何将摘要统计信息保存到R中的数据框中？

当我们找到数据帧的摘要统计信息时，输出将作为表返回，并且每一列都记录了最小，第一四分位数，中位数，中位数，第三四分位数和最大值及其名称。如果我们要将此摘要另存为数据框，则最好使用apply函数对其进行计算并将其存储为data.frame。

示例

请看以下数据帧-

x1<-rpois(20,5)
x2<-rexp(20,2)
x3<-rexp(20,5)
x4<-runif(20,5,10)
x5<-runif(20,5,12)
df1<-data.frame(x1,x2,x3,x4,x5)
df1

输出结果

  x1       x2          x3       x4       x5
1 10 0.318955383 0.021788087 6.418559 8.407760
2 2 0.682127794 0.354887266 7.915153 7.691196
3 8 0.093838493 0.750094498 5.825129 5.047835
4 7 0.298823558 0.008525539 5.481506 5.025790
5 7 0.031303249 0.491977567 7.143065 11.964555
6 4 0.125743637 0.165031313 6.778808 5.755208
7 2 0.245636217 0.274977357 9.224668 7.930684
8 4 1.222748429 0.034911250 6.300662 10.025192
9 4 0.447608813 0.122677772 5.115722 10.197774
10 7 0.114562157 0.400451206 9.311998 11.103992
11 4 0.252932058 0.200755263 6.672940 9.255076
12 4 0.164882561 0.085901924 8.158944 10.293423
13 6 0.236620346 0.132488792 7.732131 10.930689
14 7 0.019540590 0.076331686 6.882222 9.289458
15 5 0.002908304 0.008934306 5.929365 10.552569
16 6 0.547663136 0.350376081 7.144703 5.159983
17 2 0.345556123 0.144144203 8.153868 7.918402
18 3 0.306435164 0.053920204 7.604212 11.124177
19 9 1.121258744 0.015824366 8.298107 9.531429
20 6 1.139374780 0.301424552 8.646805 11.471353

找到df1的摘要-

示例

summary(df1)

输出结果

     x1             x2                   x3              x4
Min. : 2.00    Min. :0.002908    Min. :0.008526    Min. :5.116
1st Qu.: 4.00  1st Qu.:0.122948  1st Qu.:0.049168  1st Qu.:6.389
Median : 5.50  Median :0.275878  Median :0.138317  Median :7.144
Mean : 5.35    Mean :0.385926    Mean :0.199771    Mean :7.237
3rd Qu.: 7.00  3rd Qu.:0.472622  3rd Qu.:0.313662  3rd Qu.:8.155
Max. :10.00    Max. :1.222748    Max. :0.750094    Max. :9.312
      x5
Min. : 5.026
1st Qu.: 7.862
Median : 9.410
Mean : 8.934
3rd Qu.:10.647
Max. :11.965

查找df1的摘要，并将其另存为新对象中的数据框-

示例

df1_summary<-as.data.frame(apply(df1,2,summary))
df1_summary

输出结果

         x1          x2             x3          x4           x5
Min.    2.00    0.002908304    0.008525539    5.115722    5.025790
1st Qu. 4.00    0.122948267    0.049167965    6.389085    7.861600
Median  5.50     0.275877808   0.138316497    7.143884    9.410443
Mean    5.35    0.385925977    0.199771162    7.236928    8.933827
3rd Qu. 7.00    0.472622394    0.313662434    8.155137    10.647099
Max.    10.00   1.222748429   0.750094498     9.311998    11.964555

示例

is.data.frame(df1_summary)

输出结果

[1] TRUE

让我们看另一个例子-

示例

y1<-sample(1:100,20)
y2<-sample(1:10,20,replace=TRUE)
y3<-sample(20:100,20,replace=TRUE)
y4<-sample(50:100,20,replace=TRUE)
y5<-rpois(20,15)
df2<-data.frame(y1,y2,y3,y4,y5)
df2

输出结果

  y1 y2 y3 y4 y5
1 23 6  64 52 17
2 90 2  95 93 17
3 45 8  44 95 14
4  8 10 32 86 10
5 79 8  29 63 14
6 36 9  60 77 16
7 67 8  31 55 16
8 39 9  27 58 11
9 33 9  90 82 15
10 38 4 34 95 11
11 99 1 68 68 19
12 28 3 58 86 6
13 81 8 54 83 16
14 87 2 25 50 20
15 53 1 90 77 10
16 10 9 23 79 14
17 41 7 93 53 12
18 97 7 100 75 17
19 1  4 67 60 15
20 80 7 27 54 17

示例

df2_summary<-as.data.frame(apply(df2,2,summary))
df2_summary

输出结果

          y1      y2      y3       y4       y5
Min.    1.00    1.00    23.00    50.00    6.00
1st Qu. 31.75   3.75    30.50    57.25    11.75
Median  43.00   7.00    56.00    76.00    15.00
Mean    51.75   6.10    55.55    72.05    14.35
3rd Qu. 80.25   8.25    73.50    83.75    17.00
Max.    99.00   10.00    100.00  95.00    20.00