从psych ::描述数据框中的模式替换均值

如何解决从psych ::描述数据框中的模式替换均值

我喜欢psych :: describe的摘要统计量，但是我想用模式代替均值，但仅适用于因子变量。如何对Mode的输出进行编程以替换setosa（或任何其他因子变量） 我使用虹膜进行复制，即使它只有一个。

getMode <- function(df) {
  ux <- na.omit(unique(df))
  ux[which.max(tabulate(match(df,ux)))]
}

Mode <- apply(iris%>% select(where(is.factor)),2,getMode)

#I only want 5 of psych's descriptive stats plus the mode.
table <- cbind(psych::describe(iris),Mode) [,c(3,4,8,9,14)] 
table

如何根据变量的结构来结合均值和众数？

1. 有没有一种方法可以将if_else与在哪里告诉R在FALSE时该怎么做？如果在变量不是因数的情况下能够得到均值输出，那么我会得到一列包含均值和众数的列。

Psych生成一个数据帧，其中不能选择标识变量的名称，因此这使得无法进行任何手动编码或在mutate（）中列出变量。它们也是我数据集中的大多数变量（因此即使可以完成，手动或mutate（case_when）也将非常繁琐）。

PS。我尝试将apply()更改为map函数，但是输出与cbind()不兼容，因为它将列出每个因素的其他级别。如果您对代码的这一部分有更好的想法，或者认为我可以将getMode和mean()结合在一起，那么我不在乎建议。

解决方法

如果您愿意使用其他函数来产生相同类型的输出，则可以使用dplyr和tidyr来完成。使用这种方法，您可以对ifelse()进行所需的操作来识别数字或非数字变量。唯一要注意的是，如果您要让该函数为factor生成非数字值，则数字变量的输出也必须为字符。这就是为什么我将mean()函数包装在sprintf()中的原因。

getMode <- function(df) {
  ux <- na.omit(unique(df))
  ux[which.max(tabulate(match(df,ux)))]
}

library(tidyr)
iris %>% 
  summarise_all(.funs = list(
    mean = function(x)ifelse(is.numeric(x),sprintf("%.3f",mean(x)),as.character(getMode(x))),sd = function(x)ifelse(is.numeric(x),sd(x),sd(as.numeric(x))),min = function(x)ifelse(is.numeric(x),min(x)),levels(x)[1]),max = function(x)ifelse(is.numeric(x),max(x)),levels(x)[length(levels(x))]),n = function(x)sum(!is.na(x))
  )) %>% 
  pivot_longer(everything(),names_to = c("set",".value"),names_pattern = "(.+)_(.+)")
                            
# A tibble: 5 x 6
#            set  mean     sd   min    max         n
#          <chr> <chr>  <dbl> <chr>  <chr>     <int>
# 1 Sepal.Length 5.843  0.828 4.300  7.900       150
# 2 Sepal.Width  3.057  0.436 2.000  4.400       150
# 3 Petal.Length 3.758  1.77  1.000  6.900       150
# 4 Petal.Width  1.199  0.762 0.100  2.500       150
# 5 Species      setosa 0.819 setosa virginica   150    
#     

这也允许您进行其他更改-例如，在上面的示例中，我用第一级Species替换了最小值，最后用Species级替换了最大值。不一定这就是您想要执行的操作，但是根据变量的类型更改输出的值很容易。