b站课程视频链接：
https://www.bilibili.com/video/BV19x411X7C6?p=1
腾讯课堂(最新，但是要花钱，我花99😢😢元买了，感觉讲的没问题，就是知识点结构有点乱，有点废话）：
https://ke.qq.com/course/3707827#term_id=103855009
本笔记前面的笔记参照b站视频，【后面的画图】参考了付费视频
笔记顺序做了些调整【个人感觉逻辑顺畅】，并删掉一些不重要的内容，以及补充了个人理解
系列笔记目录【持续更新】：https://blog.csdn.net/weixin_42214698/category_11393896.html
文章目录
- 1. summary( ) 、Fivenum( )
- 2. Hmisc包中的describe( )
- 3. pastecs包中有一个stat.desc()
- 4. psych包中的describe( ) 、describeBy( )
- 5. Aggregate( ) 【动词：聚合】
- 6. doBy包中的summaryBy( )
1. summary( ) 、Fivenum( )
首先是summary()函数，运行一次该函数，就可以对数据进行详细的统计。
> myvars <- mtcars[c("mpg", "hp", "wt", "am")]
>
> 使用summary()函数计算变量的数据，结果包括最小值，下四分位数，中四分位数，数值型变量的均值，上四分位数 和 最大值
> summary(myvars)
mpg hp wt am
Min. :10.40 Min. : 52.0 Min. :1.513 Min. :0.0000
1st Qu.:15.43 1st Qu.: 96.5 1st Qu.:2.581 1st Qu.:0.0000
Median :19.20 Median :123.0 Median :3.325 Median :0.0000
Mean :20.09 Mean :146.7 Mean :3.217 Mean :0.4062
3rd Qu.:22.80 3rd Qu.:180.0 3rd Qu.:3.610 3rd Qu.:1.0000
Max. :33.90 Max. :335.0 Max. :5.424 Max. :1.0000
>Fivenum()函数和summary()函数类似，但可以返回5个基本的统计量，包括最小值，四分位数、中位数、上四位数、最大值
> fivenum(myvars$hp)
[1] 52 96 123 180 335
>
2. Hmisc包中的describe( )
Hmisc包中的describe()函数也可以计算统计量，可以返回变量和观测的数量、缺失值和唯一值的数目、以及平均值、分位数、已经五个最大的值和五个最小的值
install.packages("Hmisc")
library(Hmisc)
A <- c("mpg", "hp", "wt")
mtcars[A]
describe(mtcars[A])
3. pastecs包中有一个stat.desc()
格式为：
stat.desc(x , basic = TRUE , desc =TRUE , norm=FALSE , p=0.95)
x：一个数据框或时间序列it
basic：=TRUE（默认值），则计算全部值、空值、缺失值的数量，以及最小值、最大值、值域，还有总和io
desc：=TRUE（默认值），则计算中位数、平均数、平均数的标准误、平均数置信度为95%的置信区间、方差、标准差以及变异系数ast
norm：=TRUE（非默认）：
返回正态分布统计量，包括偏度和峰度（以及她们的统计显著程度）和Shapiro-Wilk正态检验结果function
p：p值来计算平均数的置信区间（默认置信度为0.95）
例子：
>install.packages("pastecs")
>library(pastecs)
>A <- c("mpg", "hp", "wt")
> stat.desc(mtcars[A])
mpg hp wt
nbr.val 32.0000000 32.0000000 32.0000000
nbr.null 0.0000000 0.0000000 0.0000000
nbr.na 0.0000000 0.0000000 0.0000000
min 10.4000000 52.0000000 1.5130000
max 33.9000000 335.0000000 5.4240000
range 23.5000000 283.0000000 3.9110000
sum 642.9000000 4694.0000000 102.9520000
median 19.2000000 123.0000000 3.3250000
mean 20.0906250 146.6875000 3.2172500
SE.mean 1.0654240 12.1203173 0.1729685
CI.mean.0.95 2.1729465 24.7195501 0.3527715
var 36.3241028 4700.8669355 0.9573790
std.dev 6.0269481 68.5628685 0.9784574
coef.var 0.2999881 0.4674077 0.3041285
4. psych包中的describe( ) 、describeBy( )
1️⃣describe( )
psych包中也有一个describe()函数，可以计算：
非缺失值的数量、平均数、标准差、中位数、截尾的均值、最大值、最小值、偏度和峰度等等内容
截尾的均值是去掉两头的数据取均值，就像打分时，去掉一个最低分、去掉一个最高分，然后中间数据求均值。可以通过设置trim参数，设置去除比例，如trim=0.1，则是去除数据中最高和最低的10%的部分
当两个包的函数名一样时，后面载入的包的函数会覆盖前面载入的包的函数，如果要使用前面一个包的函数，只需要在包后加冒号再使用即可，如：Hmisc::describe()
>install.packages("psych")
>library(psych)
> A <- c("mpg", "hp", "wt")
> describe(mtcars[A],trim = 0.1) # 这里是psych包下，优先考虑最后导入的包
vars n mean sd median trimmed mad min max range skew kurtosis se
mpg 1 32 20.09 6.03 19.20 19.70 5.41 10.40 33.90 23.50 0.61 -0.37 1.07
hp 2 32 146.69 68.56 123.00 141.19 77.10 52.00 335.00 283.00 0.73 -0.14 12.12
wt 3 32 3.22 0.98 3.33 3.15 0.77 1.51 5.42 3.91 0.42 -0.02 0.17
2️⃣describeBy( )
library(psych)
A <- c("mpg", "hp", "wt")
> describeBy(mtcars[A], list(am=mtcars$am))
Descriptive statistics by group
am: 0
vars n mean sd median trimmed mad min max range skew kurtosis se
mpg 1 19 17.15 3.83 17.30 17.12 3.11 10.40 24.40 14.00 0.01 -0.80 0.88
hp 2 19 160.26 53.91 175.00 161.06 77.10 62.00 245.00 183.00 -0.01 -1.21 12.37
wt 3 19 3.77 0.78 3.52 3.75 0.45 2.46 5.42 2.96 0.98 0.14 0.18
------------------------------------------------------------------------
am: 1
vars n mean sd median trimmed mad min max range skew kurtosis se
mpg 1 13 24.39 6.17 22.80 24.38 6.67 15.00 33.90 18.90 0.05 -1.46 1.71
hp 2 13 126.85 84.06 109.00 114.73 63.75 52.00 335.00 283.00 1.36 0.56 23.31
wt 3 13 2.41 0.62 2.32 2.39 0.68 1.51 3.57 2.06 0.21 -1.17 0.17
>
describeBy( )适合详细查看每一个分组的统计值，但缺点是给出的统计值是固定不变的，没办法使用自定义的函数
5. Aggregate( ) 【动词：聚合】
> # 使用mass这个包中的cars93数据集【93年许多不同汽车的指标】
> library(MASS)
> # 选取其中三列
> B <- Cars93[c("Min.Price","Price","Max.Price","MPG.city")]
> #根据汽车制造商Cars93$Manufacturer来对数据进行分组统计，计算每个汽车制造商这三列的平均值
> aggregate(B , by=list(Manufacturer=Cars93$Manufacturer) , mean)
Manufacturer Min.Price Price Max.Price MPG.city
1 Acura 21.05000 24.90000 28.750 21.50000
2 Audi 28.35000 33.40000 38.450 19.50000
3 BMW 23.70000 30.00000 36.200 22.00000
4 Buick 20.75000 21.62500 22.550 19.00000
5 Cadillac 35.25000 37.40000 39.500 16.00000
6 Chevrolet 16.08750 18.18750 20.325 19.62500
7 Chrylser 18.40000 18.40000 18.400 20.00000
8 Chrysler 22.00000 22.65000 23.300 21.50000
9 Dodge 12.51667 15.70000 18.900 21.66667
10 Eagle 12.70000 15.75000 18.850 24.50000
11 Ford 12.43750 14.96250 17.500 22.00000
12 Geo 9.10000 10.45000 11.750 38.00000
一共有32列..
> #根据产地计算平均值
> aggregate(B,by=list(Origin=Cars93$Origin),mean)
Origin Min.Price Price Max.Price MPG.city
1 USA 16.53542 18.57292 20.62708 20.95833
2 non-USA 17.75556 20.50889 23.25556 23.86667
# 计算标准差
aggregate(B,by=list(Manufacturer=Cars93$Manufacturer),sd)
aggregate(B,by=list(Origin=Cars93$Origin),sd)
也可以一次性使用多个分组条件，只需要在列表中添加即可，例如同时使用产地和制造商来分组：
> aggregate(B, by=list(Origin=Cars93$Origin,Manufacturer=Cars93$Manufacturer),mean)
Origin Manufacturer Min.Price Price Max.Price MPG.city
1 non-USA Acura 21.05000 24.90000 28.750 21.50000
2 non-USA Audi 28.35000 33.40000 38.450 19.50000
3 non-USA BMW 23.70000 30.00000 36.200 22.00000
4 USA Buick 20.75000 21.62500 22.550 19.00000
5 USA Cadillac 35.25000 37.40000 39.500 16.00000
6 USA Chevrolet 16.08750 18.18750 20.325 19.62500
7 USA Chrylser 18.40000 18.40000 18.400 20.00000
8 USA Chrysler 22.00000 22.65000 23.300 21.50000
9 USA Dodge 12.51667 15.70000 18.900 21.66667
10 USA Eagle 12.70000 15.75000 18.850 24.50000
一共有32列..
aggregate函数的缺点是一次只用使用一个统计函数，比如只能返回平均值、方差等，可以使用一些扩展包来进行分组计算并实现返回多种描述性统计量
6. doBy包中的summaryBy( )
summary_by(data, formula,id = NULL,FUN = mean..)
data参数指定数据集
formula格式为：波浪线左侧 ~ 波浪线右侧
波浪线左侧是需要分析的数值型变量，直接写数据框中的列的名字就可以，不需要添加引号；不同变量之间用+号表示；
右侧的变量是“类别型”的分组变量
fun参数指定统计函数，也可以是自定义函数
