Multiple Continuous Variable Summary

Summarise multiple continuous variables

This is an R Markdown document. Markdown is a simple formatting syntax Để tiết kiệm thời gian chúng ta cần một cách mô tả tóm tắt nhiều biến số liên tục với kết quả được trình bày trong một bảng tóm tắt.

library(tidyverse)
library(readr)
library(readxl)
library(purrr)

purrr package

3 biến số đầu tiên của data iris là continuous, chúng ta muốn mô tả tóm tắt cùng nhau.

Lập bảng của các thống kê của các biến số liên tục này

tibble(
  Column   = names(iris2),
  Min      = purrr::map_dbl(iris2, min),
  Mean     = purrr::map_dbl(iris2, mean),
  Median   = purrr::map_dbl(iris2, median),
  Max      = purrr::map_dbl(iris2, max),
  SD       = purrr::map_dbl(iris2, sd)
)

NA

Function

Viết function để tạo bảng của các thống kê như mean, median, min, max, sd

continuous_stats <- function(var) {
  iris %>% 
    summarise(
      n_miss = sum(is.na({{ var }})),
      n      = length({{ var }}),
      mean   = mean({{ var }}, na.rm = TRUE),
      median = median({{ var }}, na.rm = TRUE),
      min    = min({{ var }}, na.rm = TRUE),
      max    = max({{ var }}, na.rm = TRUE),
      sd = sd({{ var }}, na.rm = TRUE)
    )
}

tb1 <- rbind(
continuous_stats(Sepal.Length),
continuous_stats(Sepal.Width),
continuous_stats(Petal.Length))

cbind(names(iris2), tb1)

iris2 <- iris[,1:3]

continuous_stats <- function(data, var) {
  data %>%  # Don't forget to replace "study" with "data" here too!
    summarise(
      variable = quo_name(var),
      n_miss   = sum(is.na({{ var}} )),
      mean     = mean({{ var }}, na.rm = TRUE),
      median   = median({{ var }}, na.rm = TRUE),
      min      = min({{ var }}, na.rm = TRUE),
      max      = max({{ var }}, na.rm = TRUE),
      sd       = sd({{ var }}, na.rm = TRUE)
    ) 
}

map_dfr(
  .x = quos(Sepal.Length, Sepal.Width, Petal.Length),
  .f = continuous_stats, data = iris2
)

dplyr::across()

tb2 <- iris %>% 
  summarise(
    across(
      .cols  = c(Sepal.Length, Sepal.Width, Petal.Length,  Petal.Width),
      .fns   = ~ c(min(.x, na.rm = TRUE), mean(.x, na.rm = TRUE),
                   median(.x, na.rm = TRUE), max(.x, na.rm = TRUE), 
                   sd(.x, na.rm = TRUE))
    )
  )

cbind(stats = c("min", "mean", "median", "max", "sd"), tb2)

for loop

iris3 <- iris[,1:4]

iris_mins <- vector("double", ncol(iris3))
iris_means <- vector("double", ncol(iris3))
iris_medians <- vector("double", ncol(iris3))
iris_maxs <- vector("double", ncol(iris3))
iris_sds <- vector("double", ncol(iris3))

for loop

for(i in seq_along(iris3)) {
  list(
  iris_mins[[i]] <- min(iris3[[i]]),
  iris_means[[i]] <- round(mean(iris3[[i]]),2),
  iris_medians[[i]] <- median(iris3[[i]]),
  iris_maxs[[i]] <- max(iris3[[i]]),
  iris_sds[[i]] <- round(sd(iris3[[i]]),2)
  )
}


df <- as.data.frame( rbind(
names(iris3) ,
iris_mins ,
iris_means,
iris_medians,
iris_maxs,
iris_sds
))
colnames(df) <- c("Sepal.Length", "Sepal.Width", 
                  "Petal.Length", "Petal.Width")
df <- df[-1,]

print(df)

Name the rowname (đặt tên cho column rowname)

df <- cbind(stats = rownames(df), df)
row.names(df) <- NULL
print(df)

Hoặc sử dụng rownames_to_column()

library(tibble)
rownames_to_column(df, var="stats") %>% head

NA
NA