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我不断收到提到的错误,我唯一想做的就是运行一个简单的 sum()
函数。这里的数据来自基础数据集包,您可以在第一行代码 data(UCBAdmissions)
中将其加载到 R session 中。
data(UCBAdmissions)
data <- data.frame(UCBAdmissions)
data %>%
filter(Gender == "Female") %>%
summarise(
sum(Freq)
)
通过这样做,代码可以工作,但我不明白为什么没有 summarise()
函数就不起作用
我唯一想知道的是数据中女性的数量。如果你们能想到更好的解决方案请告诉我
最佳答案
这里有五个解决方案,其中 4 个仅基于 R,还有一个 dplyr
解决方案。
library(dplyr)
with(data, sum(Freq[Gender == "Female"]))
#[1] 2662
sum(data[data$Gender == "Female", "Freq"])
#[1] 2662
with(data, tapply(Freq, Gender, sum))
# Male Female
# 2162 2662
aggregate(Freq ~ Gender, data, sum)
# Gender Freq
#1 Male 2162
#2 Female 2662
data %>% group_by(Gender) %>% summarise(Total = sum(Freq))
## A tibble: 2 x 2
# Gender Total
# <fct> <int>
#1 Male 2162
#2 Female 2662
现在对 5 种方法进行基准测试。
library(ggplot2)
library(microbenchmark)
mb <- microbenchmark(
sum1 = with(data, sum(Freq[Gender == "Female"])),
sum2 = sum(data[data$Gender == "Female", "Freq"]),
tapply = with(data, tapply(Freq, Gender, sum)),
agg = aggregate(Freq ~ Gender, data, sum),
dplyr = data %>% group_by(Gender) %>% summarise(Total = sum(Freq))
)
mb
#Unit: microseconds
# expr min lq mean median uq max neval
# sum1 58.946 72.9495 92.31978 86.7075 102.7015 317.988 100
# sum2 139.752 171.6000 197.02931 187.4195 213.3305 323.226 100
# tapply 178.584 208.8955 237.48214 237.8795 259.6350 366.596 100
# agg 2824.940 2959.0000 3194.69868 3070.5720 3343.5465 5156.801 100
# dplyr 3239.238 3361.0070 4377.61585 3506.0325 3753.1655 82005.883 100
基础 R 解决方案显然更快。
microbenchmark
图表需要 ggplot2
。
autoplot(mb)
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