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我正在使用以“R 转储”格式输出数据的系统。例如，它可能会输出一个如下所示的三维数组：

obs <- structure(c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24), 
          .Dim=c(2,4,3))

我是 R 新手，但我想使用 R 来检查这些数据的边际摘要。例如，我希望看到一个 2x4 的平均值表，其中包含跨该第三维的平均值。

（如果可能的话，我还希望看到边缘摘要折叠到一个维度，例如一行 4 个平均值，每个平均值都被我的数据的 2x3 切片所占用。）

我尝试summary(obs)了折叠所有维度并给出整体统计数据，并且sapply(obs, summary)不折叠任何维度，只是给出每个单独数据的“摘要”。

我希望有我所追求的功能，但我找不到它！

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2 回答 2

3

apply为此工作：

 apply(obs,1:2,mean)
     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]    9   11   13   15
[2,]   10   12   14   16

或者

aperm(apply(obs,1:2,summary),c(1,3,2))

（或apply(obs,2:1,summary)如评论中指出的那样）

结果：

        [,1] [,2] [,3] [,4]
Min.       1    3    5    7
1st Qu.    5    7    9   11
Median     9   11   13   15
Mean       9   11   13   15
3rd Qu.   13   15   17   19
Max.      17   19   21   23

, , 2

        [,1] [,2] [,3] [,4]
Min.       2    4    6    8
1st Qu.    6    8   10   12
Median    10   12   14   16
Mean      10   12   14   16
3rd Qu.   14   16   18   20
Max.      18   20   22   24

根据要求，您可以获得其他边际摘要

apply(obs,2,mean)
## [1]  9.5 11.5 13.5 15.5

（仔细检查：mean(obs[,1,])确实是 9.5 ...）

于 2013-09-22T20:32:20.720 回答
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在挖掘 R 工具箱时，您可能还希望检查该plyr工具：a*ply. 该函数将一个array作为输入，并且很容易控制以哪种形式返回结果：数组、数据框或列表。

为了在我们使用您的示例数组时更容易跟踪维度，我添加了一些任意维度名称。第一维（行）= 物种；第二（列）=时间；第三个（单独的“表”）=站点

obs <- array(c(1:24), 
         dim = c(2, 4, 3),
         dimnames = list(species = c("cat", "dog"),
                         time = 1:4,
                         site = letters[1:3]))

library(plyr)
# result as (2-d) array: aaply
# i.e. same output as @Ben Bolker's `apply` example
# keep the first two dimensions (species, time), collapse the third (site)
aaply(obs, 1:2, mean)

#         time
# species  1  2  3  4
#     cat  9 11 13 15
#     dog 10 12 14 16

# result as data frame: adply
adply(obs, 1:2, mean)

#   species time V1
# 1     cat    1  9
# 2     dog    1 10
# 3     cat    2 11
# 4     dog    2 12
# 5     cat    3 13
# 6     dog    3 14
# 7     cat    4 15
# 8     dog    4 16

# several functions
adply(obs, 1:2, each(min, mean, max))
#   species time min mean max
# 1     cat    1   1    9  17
# 2     dog    1   2   10  18
# 3     cat    2   3   11  19
# 4     dog    2   4   12  20
# 5     cat    3   5   13  21
# 6     dog    3   6   14  22
# 7     cat    4   7   15  23
# 8     dog    4   8   16  24

# apparently the `each` thing can be used on just one function as well,
# then the function name appears as column name instead of 'V1' as above.
adply(obs, 1:2, each(mean))
#   species time mean
# 1     cat    1    9
# 2     dog    1   10
# 3     cat    2   11
# 4     dog    2   12
# 5     cat    3   13
# 6     dog    3   14
# 7     cat    4   15
# 8     dog    4   16

# one-dimensional summary    
adply(obs, 2, each(mean))
#   time mean
# 1    1  9.5
# 2    2 11.5
# 3    3 13.5
# 4    4 15.5
于 2013-09-22T21:51:13.933 回答