dataframe - Julia 。将一列汇总为具有多列的新 DataFrame

Question

我需要按一个变量对数据框进行分组，然后通过添加相对于另一个变量的 .25、.5、0.75 分位数的数量或行(我已经可以这样做)和列数对其进行汇总。
在 R 我会做例如:

    iris %>%
       group_by(Species) %>%
       summarise(
          quantile(Sepal.Length, c(.25, .75)) %>%
             matrix(nrow = 1) %>%
             as.data.frame() %>%
             setNames(paste0("Sepal.Length", c(.25, .75)))
    )

使用 DataFrames 和 DataFrameMeta 在 Julia 中编写此代码的简洁方法是什么？如果有一个解决方案可以将它一次应用于多个列，那就更好了。
我能在 Julia 中找到的最接近的解决方案是:

groupby(iris, :Species) |>
   x -> combine(x, :Sepal.Length => x -> [[map(p -> quantile(x, p), (Q25 = 0.25, Q75 = 0.75))] |> DataFrame])

但它只是将数据帧封装到一个单元格中，而它应该将其分散到多列中。

Answer 1

这是我目前可以建议您的最短时间:

combine(groupby(iris, :Species), :SepalLength => (x -> (quantile(x, [0.25, 0.75]))') => [:q25, :q75])

或类似

combine(groupby(iris, :Species), :SepalLength => (x -> [quantile(x, [0.25, 0.75])]) => [:25, :q75])

或者

combine(groupby(iris, :Species), :SepalLength .=> [x -> quantile(x, q) for q in [0.25, 0.75]] .=> [:q25, :q75])

但即使是你原来的解决方案似乎也比 R 短一点。另外我会把它改写为:

combine(groupby(iris, :Species), :SepalLength => (x -> map(p -> quantile(x, p), (Q25=0.25, Q75=0.75))) => AsTable)

这似乎更清洁。
现在，如果您想处理多个列，您可以这样做(顺便说一句 - 您将如何在 R 中执行此操作？):

combine(groupby(iris, :Species), [n => (x -> (quantile(x, [0.25, 0.75]))') => [n*"_q25", n*"_q75"] 
                                  for n in ["SepalLength",  "SepalWidth", "PetalLength", "PetalWidth"]])