私はこのようなデータフレームを持つR

Question

にデータフレーム内の別の列の値で区切られた列のボックスプロット統計情報を取得：

distance exclude 
1.1 F 
1.5 F 
3  F 
2  F 
1  F 
5  T 
3  F 
63  F 
32  F 
21  F 
15  F 
1  T 

私は分離距離列内のデータの各セグメントの4箱ひげの統計を取得したいです除外列に「T」を付けると、ここでは「T」は区切り記号として機能します。

誰でも手助けできますか？本当にありがとう！

Answer 1

まずは、いくつかの偽のデータを作成してみましょう：

library(dplyr) 

# Fake data 
set.seed(49349) 
dat = data.frame(distance=rnorm(500, 50, 10), 
       exclude=sample(c("T","F"), 500, replace=TRUE, prob=c(0.03,0.95))) 

は今たびexclude = "T" を新しいグループを作成します。その後、各グループの、そしてあなたが望むものは何でも、統計計算とデータフレームに結果を返す：

box.stats = dat %>% 
    mutate(group = cumsum(exclude=="T")) %>% 
    group_by(group) %>% 
    do(data.frame(n=length(.$distance), 
       out_90 = sum(.$distance > quantile(.$distance, 0.9)), 
       out_10 = sum(.$distance < quantile(.$distance, 0.1)), 
       MEAN = round(mean(.$distance),2), 
       SD = round(sd(.$distance),2), 
       out_2SD_high = sum(.$distance > mean(.$distance) + 2*sd(.$distance)), 
       round(t(quantile(.$distance, probs=c(0,0.1,0.25,0.5,0.75,0.9,1))),2))) 

names(box.stats) = gsub("X(.*)\\.$", "p\\1", names(box.stats)) 

box.stats 

group  n out_90 out_10 MEAN SD out_2SD_high p0 p10 p25 p50 p75 p90 p100 
1  0 15  2  2 46.21 8.78   0 28.66 36.03 41.88 46.04 52.33 56.30 61.98 
2  1 36  4  4 50.03 10.01   0 21.71 38.78 44.63 51.13 56.66 61.58 67.84 
3  2 80  8  8 50.36 9.00   1 20.30 38.10 45.95 51.28 56.51 61.74 70.44 
4  3  9  1  1 55.62 8.58   0 42.11 47.10 49.19 54.54 63.63 65.84 67.88 
5  4 16  2  2 47.70 7.79   0 29.03 39.89 43.60 49.26 52.92 56.97 58.02 
6  5 66  7  7 49.86 9.93   2 24.84 36.00 45.05 50.51 55.65 61.41 75.27 
7  6 44  5  5 50.35 10.39   1 31.72 36.36 43.49 50.95 55.78 64.88 73.64 
8  7 80  8  8 49.18 9.24   1 27.62 37.86 42.06 50.34 56.60 59.66 72.13 
9  8 31  3  3 52.56 11.18   0 25.78 39.94 44.10 51.32 62.02 66.35 70.40 
10  9 60  6  6 50.31 9.82   1 25.43 37.44 44.53 50.31 56.78 62.36 71.77 
11 10 33  4  4 49.99 9.78   2 32.74 38.72 42.56 49.60 55.75 62.86 72.20 
12 11 30  3  3 48.26 11.47   1 30.03 37.68 40.24 45.65 55.42 60.18 79.36