summarize()分组摘要分组平均值最大最小值计数

library(nycflights13)
library(tidyverse)

summarize()可以将数据折叠成一行
如果不与group_by()一起使用，那么summarize()也没什么用

summarize(flights, delay = mean(dep_delay, na.rm = TRUE))

delay
12.63907

group_by()可以将分析数据集改为单个分组

by_day <- group_by(flights,year,month,day)
summarize(by_day,delay=mean(dep_delay,na.rm=TRUE))

通过summarize可以起到mutate的作用

by_dest <- group_by(flights,dest)
delay <- summarize(by_dest,
                   count = n(),
                   dist = mean(distance, na.rm = TRUE),
                   delay = mean(arr_delay, na.rm = TRUE))
ggplot(data=delay,mapping=aes(x=dist,y=delay))+
  geom_point(aes(size=count),alpha=1/3)+
  geom_smooth(se=FALSE)

常用的摘要统计量

分组求和、求平均值、计数等等。

思路是group_by统计量，summarize(count = n())

#先选出没有取消的航班
not_cancelled <- flights %>% 
  filter(!is.na(dep_delay),!is.na(arr_delay))
#平均延误时间
not_cancelled %>% 
  group_by(year,month,day) %>% 
  summarize(mean=mean(dep_delay))

摘要函数	名称
位置度量	mean() median()
分散程度度量	sd() IQR() mad()
秩的度量	min() quantile() max()
定位度量	first() nth() last()
计数	n()

#位置度量
not_cancelled %>% 
  group_by(year,month,day) %>% 
  summarize(
    #平均延误时间
    avg_delay1=mean(arr_delay),
    #平均延误纠正时间 （只选择大于0
    avg_delay2=mean(arr_delay[arr_delay>0])
  )

year	month	day	avg_delay1	avg_delay2
2013	1	1	12.6510229	32.48156
2013	1	2	12.6928879	32.02991
2013	1	3	5.7333333	27.66087
2013	1	4	-1.9328194	28.30976
2013	1	5	-1.5258020	22.55882
2013	1	6	4.2364294	24.37270
2013	1	7	-4.9473118	27.76132
2013	1	8	-3.2275785	20.78909
2013	1	9	-0.2642777	25.63415
2013	1	10	-5.8988159	27.34545

#分散程度度量
not_cancelled %>% 
  group_by(dest) %>% 
  summarize(distace_sd=sd(distance)) %>% 
  arrange(desc(distace_sd))

dest	distace_sd
EGE	10.542765
SAN	10.350094
SFO	10.216017
HNL	10.004197
SEA	9.977993
LAS	9.907786
PDX	9.873299
PHX	9.862546
LAX	9.657195
IND	9.458066
CVG	9.018212
SAT	9.005084

#秩的度量min(x),quantile(x,0.25),max(x)
#每天最早和最晚出发的航班
not_cancelled %>% 
  group_by(year,month,day) %>% 
  summarize(
    first=min(dep_time),
    last=max(dep_time)
  )

year	month	day	first	last
2013	1	1	517	2356
2013	1	2	42	2354
2013	1	3	32	2349
2013	1	4	25	2358
2013	1	5	14	2357
2013	1	6	16	2355
2013	1	7	49	2359
2013	1	8	454	2351
2013	1	9	2	2252
2013	1	10	3	2320

#计数（唯一值数量 n_distinct())
#哪个目的地有最多的航空公司
not_cancelled %>% 
  group_by(dest) %>% 
  summarize(carriers=n_distinct(carrier)) %>% 
  arrange(desc(carriers))

dest	carriers
ATL	7
BOS	7
CLT	7
ORD	7
TPA	7
AUS	6
DCA	6

#只需要计数的情况
# 无需摘要统计
not_cancelled %>% 
  count(dest)

#逻辑值计数和比例
#多少航班是在5点前出发的
not_cancelled %>% 
  group_by(year,month,day) %>% 
  summarize(n_early=sum(dep_time<500))
#或者写为
not_cancelled %>% 
  group_by(year,month,day) %>% 
  summarize(early= dep_time[dep_time<500]) %>% 
  summarize(n=n())

注意区分上面的

#位置度量
not_cancelled %>% 
  group_by(year,month,day) %>% 
  summarize(
    #平均延误时间
    avg_delay1=mean(arr_delay),
    #平均延误纠正时间 （只选择大于0
    avg_delay2=mean(arr_delay[arr_delay>0])
  )

#航班延误1小时的比例
#因为arr_delay>60是返回的一堆逻辑值110001求mean是比例
not_cancelled %>% 
  group_by(year,month,day) %>% 
  summarize(hour_prec=mean(arr_delay>60))

• sum(dep_time<500)： 这个是求dep_time小于500的个数，因为dep_time<500会先生成0，1的布尔列，求和就是1的数量

• dep_time[dep_time<500] %>% summarize(n=n())：和上面一样，相当于先摘要出dep_time<500的，再计数

• mean(arr_dalay): 对所有的arr_dalay求平均

• mean(arr_delay[arr_delay>0])：只求arr_delay大于0的平均值

• mean(add_delay>60)，求的是arr_delay大于60的比例

• dep_time[dep_time<500] %>% summarize(n=n())：和上面一样，相当于先摘要出dep_time<500的，再计数

• mean(arr_dalay): 对所有的arr_dalay求平均

• mean(arr_delay[arr_delay>0])：只求arr_delay大于0的平均值

• mean(add_delay>60)，求的是arr_delay大于60的比例

• mean(add_delay[arr_delay>60]): 只求arr_delay大于60的平均值