使用 dplyr 将新计算分组到一个数据框中

Question

我有以下 table，我必须为 x 的每个唯一值获得 y 的标准差。

  ID    x   y

   1    1   4   
   2    2   3   
   3    3   7   
   4    1   2   
   5    2   6   
   6    3   8

例如，x 的每个唯一值，我有 y=4 和 y=2，所以标准差将为：

x1 <- c(4,2)
sd(x1) 
#output is 1.41

x2 <-c(3,6)
sd(x2)
#output is 2.21

x3 <-c(3,6)
sd(x3)
#output is 0.71

有没有办法使用 dplyr 和管道更快地完成每个输出并将其放入数据帧？我尝试使用 mutate 和 group_by，但它似乎不起作用。我希望结果看起来如下 count_y (# of y values to each unique x)

x   count_y  Std_Dev
    
1   2        1.41
2   2        2.21
3   2        0.71

Answer 1

我们不需要 mutate（mutate 创建或转换列）。这里，需要的输出是每组一行，可以用 summarise

完成

library(dplyr)
df1 %>% 
   group_by(x) %>%
   summarise(count_y = n(), Std_Dev = sd(y))

-输出

# A tibble: 3 × 3
      x count_y Std_Dev
  <int>   <int>   <dbl>
1     1       2   1.41 
2     2       2   2.12 
3     3       2   0.707

df1 <- structure(list(ID = 1:6, x = c(1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L), y = c(4L, 
3L, 7L, 2L, 6L, 8L)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-6L))

Using dplyr to group the new calculations into one data frame