ein Vektor zusammenfassen und dann die zusammenfassenden Statistiken zur ursprünglichen Datenrahmen in R

Question

Intro anfügen:

Ich mag den Mittelwert berechnen, die Standardabweichung und Standardfehler eines numerischen Vektors in einem bestimmten Datenrahmen und dann Erstellen Sie drei neue Vektoren mit diesen zusammenfassenden Statistiken. Ich muss sie dann mit dem ursprünglichen Datenrahmen kombinieren.

Beispielcode:

## 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 

Vielen Dank im Voraus!

Für diejenigen, die neugierig sind, warum ich versuche, dies zu tun, folge ich diesem tutorial. Ich muss für einige Kalibrierungen zwischen einem kostengünstigen Sensor und einem teuren Referenzinstrument einen dieser Liniendiagramme mit Fehlerbalken erstellen.

Answer 1

Sie können die Zuweisung gleichzeitig durchführen. Angenommen, Sie haben bereits die Helferfunktion für Sie Wahl von sd und se:

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

Dann können Sie versuchen:

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

Hier ist die dplyr Lösung, mit sd0 und se0 gegeben in mt1022 ‚s Antwort :

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