dplyr summarise() 和 summarise_each() 对提供的函数进行额外调用

Total

使用dplyr包中的summarise()和summarise_each()函数可以轻松对数据进行汇总和摘要分析。这两个函数都是基于列的操作，可以对数据框的列进行各种统计计算，例如求和、平均、中位数、最大值、最小值等。下面将详细介绍这两个函数的用法，并结合案例代码进行演示。

首先介绍summarise()函数。summarise()函数用于对数据框的列进行汇总计算，可以根据指定的列进行分组，并对每个分组进行统计计算。它接受一个或多个汇总函数作为参数，每个汇总函数对应一个要计算的统计指标。例如，可以使用sum()函数计算每个分组的总和，mean()函数计算每个分组的平均值。

接下来是summarise_each()函数。summarise_each()函数与summarise()函数类似，但它可以对数据框的所有列应用相同的汇总函数。这在需要对数据框的所有列进行相同的统计计算时非常方便。可以使用summarise_each()函数对所有列进行求和、计数、平均等操作。

接下来展示一个例子，使用summarise()函数和summarise_each()函数对一个数据框进行汇总和摘要分析。

R
# 导入dplyr包
library(dplyr)
# 创建一个数据框
data <- data.frame(</p>  group = c("A", "A", "B", "B"),
  value1 = c(1, 2, 3, 4),
  value2 = c(5, 6, 7, 8)
)
# 使用summarise()函数对数据进行汇总计算
summary <- data %>%
  group_by(group) %>%
  summarise(Total_value1 = sum(value1),
            Total_value2 = sum(value2))
# 使用summarise_each()函数对数据进行汇总计算
summary_each <- data %>%
  summarise_each(funs(sum))
# 输出结果
print(summary)
print(summary_each)

上述代码首先导入dplyr包，然后创建一个包含group、value1和value2三列的数据框。接着使用summarise()函数对数据进行汇总计算，按照group列进行分组，计算每个分组的value1和value2的总和，将结果存储在summary数据框中。然后使用summarise_each()函数对数据进行汇总计算，对所有列应用sum()函数进行求和操作，将结果存储在summary_each数据框中。最后输出summary和summary_each的结果。

在以上案例中，我们通过summarise()函数和summarise_each()函数对数据框进行了汇总和摘要分析。这些函数提供了一种简洁、灵活的方式来计算数据的统计指标。无论是对整个数据框的列进行汇总计算，还是对特定分组的列进行统计计算，这两个函数都能满足需求。通过灵活运用这两个函数，我们可以轻松地进行数据分析和摘要。