Вопросы Теги

Изменить порядок, в котором сводные функции печатаются ским

Грубо так же быстро, как и ответ Луки Ране, но короче & amp; более простой, IMHO. 

def unique_permutations(elements):
    if len(elements) == 1:
        yield (elements[0],)
    else:
        unique_elements = set(elements)
        for first_element in unique_elements:
            remaining_elements = list(elements)
            remaining_elements.remove(first_element)
            for sub_permutation in unique_permutations(remaining_elements):
                yield (first_element,) + sub_permutation

>>> list(unique_permutations((1,2,3,1)))
[(1, 1, 2, 3), (1, 1, 3, 2), (1, 2, 1, 3), ... , (3, 1, 2, 1), (3, 2, 1, 1)]

Он работает рекурсивно, устанавливая первый элемент (итерируя через все уникальные элементы) и повторяя через перестановки для всех остальных элементов.

Давайте пройдем unique_permutations of (1,2,3,1), чтобы увидеть, как он работает:

  • unique_elements - 1,2,3
  • Пропустим через них : first_element начинается с 1. remaining_elements - [2,3,1] (т. е. 1,2,3,1 минус первый 1). Мы перебираем (рекурсивно) через перестановки остальных элементов: (1, (3, 1, 2), (3, 2, 1). Для каждого sub_permutation мы вставляем first_element: (1,1,2,3), (1,1,3,2), ... и получаем результат.
  • Теперь мы переходим к first_element = 2 и делаем то же, что и выше. remaining_elements - [1,3,1] (т. е. 1,2,3,1 минус первые 2). Мы перебираем через перестановки остальных элементов: (1, 1, 3), (1, 3, 1 ), (3, 1, 1) Для каждого sub_permutation вставляем first_element: (2, 1, 1, 3), (2, 1, 3, 1), (2, 3, 1, 1 ) ... и дать результат.
  • Наконец, мы делаем то же самое с first_element = 3.
3
задан DeltaIV 18 March 2019 в 16:57
поделиться

2 ответа

В выводе skim() есть две части. Если вы хотите управлять числовой частью, вы можете использовать skim_to_list следующим образом. Также проще экспортировать в другой формат. 

msleep %>%
  group_by(vore) %>%
  skim_to_list(sleep_total)%>%
  .[["numeric"]]%>%
  dplyr::select(vore,variable,missing,complete,n,mean,sd,
                median,iqr,p0,p25,p75,p100,hist)

# A tibble: 5 x 14
  vore    variable    missing complete n     mean    sd     median iqr     p0    p25    p75     p100   hist    
* <chr>   <chr>       <chr>   <chr>    <chr> <chr>   <chr>  <chr>  <chr>   <chr> <chr>  <chr>   <chr>  <chr>   
1 carni   sleep_total 0       19       19    10.38   4.67   10.4   " 6.75" 2.7   6.25   "13   " 19.4   ▃▇▂▇▆▃▂▃
2 herbi   sleep_total 0       32       32    " 9.51" 4.88   10.3   " 9.92" 1.9   "4.3 " 14.22   16.6   ▆▇▁▂▂▆▇▅
3 insecti sleep_total 0       5        5     14.94   5.92   18.1   "11.1 " 8.4   "8.6 " "19.7 " 19.9   ▇▁▁▁▁▁▃▇
4 omni    sleep_total 0       20       20    10.93   2.95   " 9.9" " 1.83" "8  " "9.1 " 10.93   "18  " ▆▇▂▁▁▁▁▂
5 NA      sleep_total 0       7        7     10.19   "3   " 10.6   " 3.5 " 5.4   8.65   12.15   13.7   ▃▃▁▁▃▇▁▇

РЕДАКТИРОВАТЬ

Добавление kable() в соответствии с запросом в комментарии. 

msleep %>%
  group_by(vore) %>%
  skim_to_list(sleep_total)%>%
  .[["numeric"]]%>%
  dplyr::select(vore,variable,missing,complete,n,mean,sd,median,iqr,p0,p25,p75,p100,hist)%>%
  kable()

|  vore   |  variable   | missing | complete | n  | mean  |  sd  | median | iqr  | p0  | p25  |  p75  | p100 |   hist   |
|---------|-------------|---------|----------|----|-------|------|--------|------|-----|------|-------|------|----------|
|  carni  | sleep_total |    0    |    19    | 19 | 10.38 | 4.67 |  10.4  | 6.75 | 2.7 | 6.25 |  13   | 19.4 | ▃▇▂▇▆▃▂▃ |
|  herbi  | sleep_total |    0    |    32    | 32 | 9.51  | 4.88 |  10.3  | 9.92 | 1.9 | 4.3  | 14.22 | 16.6 | ▆▇▁▂▂▆▇▅ |
| insecti | sleep_total |    0    |    5     | 5  | 14.94 | 5.92 |  18.1  | 11.1 | 8.4 | 8.6  | 19.7  | 19.9 | ▇▁▁▁▁▁▃▇ |
|  omni   | sleep_total |    0    |    20    | 20 | 10.93 | 2.95 |  9.9   | 1.83 |  8  | 9.1  | 10.93 |  18  | ▆▇▂▁▁▁▁▂ |
|   NA    | sleep_total |    0    |    7     | 7  | 10.19 |  3   |  10.6  | 3.5  | 5.4 | 8.65 | 12.15 | 13.7 | ▃▃▁▁▃▇▁▇ |
0
ответ дан Pierre Lapointe 18 March 2019 в 16:57
поделиться

Вот еще одна опция, которая использует опцию append = FALSE. 

library(skimr)
library(dplyr)
library(ggplot2)

iqr_na_rm <- function(x) IQR(x, na.rm = TRUE)
median_na_rm <- function(x) median(x, na.rm = TRUE)

my_skimmers <- list(n = length, missing = n_missing, complete = n_complete,
                     mean = mean.default, sd = purrr::partial(sd, na.rm = TRUE),
                     median = median_na_rm,  iqr = iqr_na_rm
                    )

skim_with(numeric = my_skimmers,
     integer = my_skimmers, append = FALSE)

msleep %>%
  group_by(vore) %>%
  skim(sleep_total) %>%
  kable()

Я не поместил всю статистику, но вы можете посмотреть в файлах functions.R и stats.R, чтобы увидеть, как определяется различная статистика.

0
ответ дан Elin 18 March 2019 в 16:57
поделиться
Другие вопросы по тегам:

Похожие вопросы: