如何为R中的每一行找到n个四分位数?
要找到 R 数据框中每一行的 n 个四分位数,我们可以使用 apply 函数和 quantile 函数。
例如,如果我们有一个名为 df 的数据框,其中包含一百行,并且我们想为每一行找到两个四分位数,比如第一和第三,那么我们可以使用下面提到的命令 -
apply(df,1,quantile,c(0.25,0.75))
示例 1
以下代码段创建了一个示例数据框 -
x1<-rpois(20,1)x2<-rpois(20,2)
x3<-rpois(20,5)
x4<-rpois(20,10)
df1<-data.frame(x1,x2,x3,x4)
df1
创建以下数据框 -
x1 x2 x3 x41 0 2 5 12
2 0 2 5 11
3 2 1 6 9
4 3 1 6 8
5 1 1 9 11
6 0 4 3 8
7 1 2 5 7
8 1 0 5 10
9 1 4 8 11
10 4 2 5 14
11 0 5 7 9
12 1 2 9 10
13 1 2 8 11
14 0 1 2 9
15 1 0 3 10
16 1 3 6 11
17 0 1 3 11
18 2 1 1 7
19 1 1 7 8
20 0 3 5 9
要查找 df1 中每一行的第一个四分位数、第二个四分位数和第三个四分位数,请将以下代码添加到上述代码段中 -
x1<-rpois(20,1)输出结果x2<-rpois(20,2)
x3<-rpois(20,5)
x4<-rpois(20,10)
df1<-data.frame(x1,x2,x3,x4)
apply(df1,1,quantile,c(0.25,0.50,0.75))
如果您将上述所有给定的片段作为单个程序执行,它会生成以下输出 -
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10] [,11] [,12] [,13] [,14]25% 1.50 1.5 1.75 2.5 1.0 2.25 1.75 0.75 3.25 3.50 3.75 1.75 1.75 0.75
50% 3.50 3.5 4.00 4.5 5.0 3.50 3.50 3.00 6.00 4.50 6.00 5.50 5.00 1.50
75% 6.75 6.5 6.75 6.5 9.5 5.00 5.50 6.25 8.75 7.25 7.50 9.25 8.75 3.75
[,15] [,16] [,17] [,18] [,19] [,20]
25% 0.75 2.50 0.75 1.00 1.00 2.25
50% 2.00 4.50 2.00 1.50 4.00 4.00
75% 4.75 7.25 5.00 3.25 7.25 6.00
示例 2
以下代码段创建了一个示例数据框 -
y1<-round(rnorm(20),2)y2<-round(rnorm(20),2)
y3<-round(rnorm(20),2)
df2<-data.frame(y1,y2,y3)
df2
创建以下数据框 -
y1 y2 y31 -1.41 1.96 -0.23
2 -0.27 -0.05 -0.51
3 0.72 0.40 -0.93
4 1.07 1.68 -0.82
5 0.34 -0.86 -0.29
6 1.67 -0.13 1.60
7 0.38 0.57 -0.28
8 -0.91 0.39 0.61
9 0.99 0.75 0.21
10 0.40 0.74 -2.61
11 1.52 0.97 0.92
12 1.35 0.14 0.04
13 -0.51 0.49 -0.29
14 0.46 0.07 -1.62
15 -0.51 -1.55 0.81
16 -0.65 -0.20 0.96
17 0.68 -0.75 0.65
18 -0.34 0.22 -0.26
19 -0.59 -0.28 -0.09
20 1.98 0.85 0.15
要查找 df1 中每一行的第一个四分位数、第二个四分位数和第三个四分位数,请将以下代码添加到上述代码段中 -
apply(df1,1,quantile,c(0.25,0.75))输出结果
如果您将上述所有给定的片段作为单个程序执行,它会生成以下输出 -
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10] [,11] [,12] [,13] [,14]25% 1.50 1.5 1.75 2.5 1.0 2.25 1.75 0.75 3.25 3.50 3.75 1.75 1.75 0.75
75% 6.75 6.5 6.75 6.5 9.5 5.00 5.50 6.25 8.75 7.25 7.50 9.25 8.75 3.75
[,15] [,16] [,17] [,18] [,19] [,20]
25% 0.75 2.50 0.75 1.00 1.00 2.25
75% 4.75 7.25 5.00 3.25 7.25 6.00
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