20) R агрегатная функция

Функция summaze () совместима с поднабором.

## Subsetting + Median
data % > %
group_by(lgID) % > %
summarise(median_at_bat_league = median(AB), 
	#Compute the median without the zero 
	median_at_bat_league_no_zero = median(AB[AB > 0]))

Код Объяснение

• median_at_bat_league_no_zero = median (AB [AB> 0]): переменная AB содержит множество 0. Вы можете сравнить медиану переменной at bat с и без 0.

Вывод:

## # A tibble: 7 x 3
##     lgID median_at_bat_league median_at_bat_league_no_zero
##   <fctr>                <dbl>                        <dbl>
## 1     AA                  130                          131
## 2     AL                   38                           85
## 3     FL                   88                           97
## 4     NL                   56                           67
## 5     PL                  238                          238
## 6     UA                   35                           35
## 7   <NA>                  101                          101	

Еще одна полезная функция для агрегирования переменной — это sum ().

Вы можете проверить, какие лиги имеют больше homeruns.

## Sum
data % > %
	group_by(lgID) % > %
	summarise(sum_homerun_league = sum(HR))

Вывод:

## # A tibble: 7 x 2
##     lgID sum_homerun_league
##   <fctr>              <int>
## 1     AA                341
## 2     AL              29426
## 3     FL                130
## 4     NL              29817
## 5     PL                 98
## 6     UA                 46
## 7   <NA>                 41	

Разброс данных рассчитывается со стандартным отклонением или sd () в R.

# Spread
data % > %
	group_by(teamID) % > %
	summarise(sd_at_bat_league = sd(HR))

Вывод:

## # A tibble: 148 x 2
##    teamID sd_at_bat_league
##    <fctr>            <dbl>
##  1    ALT               NA
##  2    ANA        8.7816395
##  3    ARI        6.0765503
##  4    ATL        8.5363863
##  5    BAL        7.7350173
##  6    BFN        1.3645163
##  7    BFP        0.4472136
##  8    BL1        0.6992059
##  9    BL2        1.7106757
## 10    BL3        1.0000000
## # ... with 138 more rows		

Есть много неравенства в количестве homerun, сделанном каждой командой.

Вы можете получить доступ к минимуму и максимуму вектора с помощью функций min () и max ().

Приведенный ниже код возвращает наименьшее и наибольшее количество игр за сезон, в которые играл игрок.

# Min and max
data % > %
	group_by(playerID) % > %
	summarise(min_G = min(G),
    max_G = max(G))

Вывод:

## # A tibble: 10,395 x 3
##     playerID min_G max_G
##       <fctr>       <int>
##  1 aardsda01    53    73
##  2 aaronha01   120   156
##  3  aasedo01    24    66
##  4  abadfe01    18    18
##  5 abadijo01    11    11
##  6 abbated01     3   153
##  7 abbeybe01    11    11
##  8 abbeych01    80   132
##  9 abbotgl01     5    23
## 10 abbotji01    13    29
## # ... with 10,385 more rows

Подсчет наблюдений по группам — это всегда хорошая идея. С помощью R вы можете агрегировать число вхождений с помощью n ().

Например, приведенный ниже код вычисляет количество лет, проведенных каждым игроком.

# count observations
data % > %
	group_by(playerID) % > %
	summarise(number_year = n()) % > %
	arrange(desc(number_year))

Вывод:

## # A tibble: 10,395 x 2
##     playerID number_year
##       <fctr>       <int>
##  1 pennohe01          11
##  2 joosted01          10
##  3 mcguide01          10
##  4  rosepe01          10
##  5 davisha01           9
##  6 johnssi01           9
##  7  kaatji01           9
##  8 keelewi01           9
##  9 marshmi01           9
## 10 quirkja01           9
## # ... with 10,385 more rows

Вы можете выбрать первую, последнюю или n-ю позицию группы.

Например, вы можете найти первый и последний год каждого игрока.

# first and last
data % > %
	group_by(playerID) % > %
	summarise(first_appearance = first(yearID),
		last_appearance = last(yearID))

Вывод:

## # A tibble: 10,395 x 3
##     playerID first_appearance last_appearance
##       <fctr>            <int>           <int>
##  1 aardsda01             2009            2010
##  2 aaronha01             1973            1975
##  3  aasedo01             1986            1990
##  4  abadfe01             2016            2016
##  5 abadijo01             1875            1875
##  6 abbated01             1905            1897
##  7 abbeybe01             1894            1894
##  8 abbeych01             1895            1897
##  9 abbotgl01             1973            1979
## 10 abbotji01             1992            1996
## # ... with 10,385 more rows

Функция nth () дополняет first () и last (). Вы можете получить доступ к n-му наблюдению в группе с индексом для возврата.