将摘要转换为数据框。

Question

将摘要转换为数据框。

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我有一个包含ADMIT、GRE、GPA和RANK的admission_table。

> head(admission_table)
  ADMIT GRE  GPA RANK
1     0 380 3.61    3
2     1 660 3.67    3
3     1 800 4.00    1
4     1 640 3.19    4
5     0 520 2.93    4
6     1 760 3.00    2

我想将这个表格总结转换成data.frame。我想要将ADMIT、GRE、GPA和RANK作为列标题。

> summary(admission_table)
     ADMIT             GRE             GPA             RANK      
 Min.   :0.0000   Min.   :220.0   Min.   :2.260   Min.   :1.000  
 1st Qu.:0.0000   1st Qu.:520.0   1st Qu.:3.130   1st Qu.:2.000  
 Median :0.0000   Median :580.0   Median :3.395   Median :2.000  
 Mean   :0.3175   Mean   :587.7   Mean   :3.390   Mean   :2.485  
 3rd Qu.:1.0000   3rd Qu.:660.0   3rd Qu.:3.670   3rd Qu.:3.000  
 Max.   :1.0000   Max.   :800.0   Max.   :4.000   Max.   :4.000  

 > as.data.frame(summary(admission_table))
   Var1      Var2             Freq
1           ADMIT Min.   :0.0000  
2           ADMIT 1st Qu.:0.0000  
3           ADMIT Median :0.0000  
4           ADMIT Mean   :0.3175  
5           ADMIT 3rd Qu.:1.0000  
6           ADMIT Max.   :1.0000  
7             GRE  Min.   :220.0  
8             GRE  1st Qu.:520.0  
9             GRE  Median :580.0  
10            GRE  Mean   :587.7  
11            GRE  3rd Qu.:660.0  
12            GRE  Max.   :800.0  
13            GPA  Min.   :2.260  
14            GPA  1st Qu.:3.130  
15            GPA  Median :3.395  
16            GPA  Mean   :3.390  
17            GPA  3rd Qu.:3.670  
18            GPA  Max.   :4.000  
19           RANK  Min.   :1.000  
20           RANK  1st Qu.:2.000    
21           RANK  Median :2.000  
22           RANK  Mean   :2.485  
23           RANK  3rd Qu.:3.000  
24           RANK  Max.   :4.000

当我尝试将数据转换为data.frame时，这是我得到的唯一结果。我希望数据框的输出与汇总表完全相同，因为接下来我想使用此代码行将其插入Oracle数据库：

dbWriteTable(connection,name="SUM_ADMISSION_TABLE",value=as.data.frame(summary(admission_table)),row.names = FALSE, overwrite = TRUE ,append = FALSE)

有没有办法这样做？

- Harris Chiam

你真的想要那种精确的输出吗？使用 Min. :0.0000 这种结构类型？还是只需要一个指示统计数据的列和一个指示数值的列就足够了？ - A5C1D2H2I1M1N2O1R2T1

如何在R中实现OP结果？现有的答案都已经失效了。 - robertspierre

3个回答

4

输出数据框的另一种方法是：

as.data.frame(apply(mydf, 2, summary))

只有在选择数字列时才有效。

如果存在具有NA的列，可能会抛出Error in dimnames(x)错误。最好先不用as.data.frame()函数检查是否存在该问题。

- Ana

2

这些解决方案都没有捕获汇总函数的输出。 tidy() 函数从汇总对象中提取元素并生成一个简单的数据框，因此它不会保留其他特征或格式。

如果您想要将汇总函数的确切输出作为数据框返回，可以执行以下操作：

output <- capture.output(summary(thisModel), file=NULL,append=FALSE)
output_df <- as.data.frame(output)

这将保留所有换行符，并适合写入XLSX等文件，这将使输出适当地跨行间隔。

如果您希望将此输出折叠为单个单元格，则可以执行以下操作：

output_collapsed <- paste0(output, sep="", collapse="\n")
output_df <- as.data.frame(output_collapsed)

- cmcgraw

网页内容由stack overflow 提供, 点击上面的

可以查看英文原文，
原文链接

- A5C1D2H2I1M1N2O1R2T1 · Accepted Answer

我想你可以考虑使用unclass:

data.frame(unclass(summary(mydf)), check.names = FALSE, stringsAsFactors = FALSE)
#              ADMIT             GRE             GPA            RANK
# 1 Min.   :0.0000   Min.   :380.0   Min.   :2.930   Min.   :1.000  
# 2 1st Qu.:0.2500   1st Qu.:550.0   1st Qu.:3.047   1st Qu.:2.250  
# 3 Median :1.0000   Median :650.0   Median :3.400   Median :3.000  
# 4 Mean   :0.6667   Mean   :626.7   Mean   :3.400   Mean   :2.833  
# 5 3rd Qu.:1.0000   3rd Qu.:735.0   3rd Qu.:3.655   3rd Qu.:3.750  
# 6 Max.   :1.0000   Max.   :800.0   Max.   :4.000   Max.   :4.000  
str(.Last.value)
# 'data.frame': 6 obs. of  4 variables:
#  $     ADMIT: chr  "Min.   :0.0000  " "1st Qu.:0.2500  " "Median :1.0000  " "Mean   :0.6667  " ...
#  $      GRE : chr  "Min.   :380.0  " "1st Qu.:550.0  " "Median :650.0  " "Mean   :626.7  " ...
#  $      GPA : chr  "Min.   :2.930  " "1st Qu.:3.047  " "Median :3.400  " "Mean   :3.400  " ...
#  $      RANK: chr  "Min.   :1.000  " "1st Qu.:2.250  " "Median :3.000  " "Mean   :2.833  " ...

请注意，这里有很多不必要的空格，无论是名称还是值。

然而，做一些类似于以下操作可能已经足够：

do.call(cbind, lapply(mydf, summary))
#          ADMIT   GRE   GPA  RANK
# Min.    0.0000 380.0 2.930 1.000
# 1st Qu. 0.2500 550.0 3.048 2.250
# Median  1.0000 650.0 3.400 3.000
# Mean    0.6667 626.7 3.400 2.833
# 3rd Qu. 1.0000 735.0 3.655 3.750
# Max.    1.0000 800.0 4.000 4.000