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法学如何在R中查找因子水平的中位数？
第二常用的集中趋势度量——中位数，是在我们拥有顺序数据或连续数据存在异常值时计算的，如果存在因子数据，我们可能需要查找各水平的中位数以进行比较。最简单的方法是使用aggregate函数查找摘要。
示例
考虑一下包含一列因子数据的以下数据框：
set.seed(191) x1<-as.factor(sample(LETTERS[1:3],20,replace=TRUE)) x2<-sample(1:10,20,replace=TRUE) df1<-data.frame(x1,x2) df1
输出
x1 x2 1 B 6 2 C 5 3 B 4 4 C 8 5 B 5 6 B 5 7 A 4 8 C 8 9 C 3 10 C 4 11 B 9 12 A 10 13 C 6 14 C 1 15 A 10 16 A 3 17 A 5 18 C 7 19 B 3 20 C 1
示例
> str(df1)
输出
'data.frame': 20 obs. of 2 variables: $ x1: Factor w/ 3 levels "A","B","C": 2 3 2 3 2 2 1 3 3 3 ... $ x2: int 6 5 4 8 5 5 4 8 3 4 ...
查找x1类别中x2的中位数：
示例
aggregate(x2~x1,data=df1,summary)
输出
x1 x2.Min. x2.1st Qu.x2.Median x2.Mean x2.3rd Qu. x2.Max. 1 A 3.000000 4.000000 5.000000 6.400000 10.000000 10.000000 2 B 3.000000 4.250000 5.000000 5.333333 5.750000 9.000000 3 C 1.000000 3.000000 5.000000 4.777778 7.000000 8.000000
让我们看另一个例子：
示例
Temperature<-as.factor(sample(c("Cold","Hot"),20,replace=TRUE))
Sales<-sample(50000:80000,20)
df2<-data.frame(Temperature,Sales)
df2输出
Temperature Sales 1 Cold 72210 2 Cold 56758 3 Hot 53809 4 Hot 79977 5 Hot 77135 6 Cold 56932 7 Hot 51104 8 Cold 67742 9 Hot 75402 10 Hot 62546 11 Cold 68520 12 Hot 54575 13 Cold 51591 14 Hot 55232 15 Hot 77742 16 Hot 62507 17 Hot 62156 18 Cold 73853 19 Cold 69807 20 Hot 53930
查找温度类别中销售额的中位数：
示例
aggregate(Sales~Temperature,data=df2,summary)
输出
Temperature Sales.Min. Sales.1st Qu. Sales.Median Sales.Mean Sales.3rd Qu. 1 Cold 51591.00 56888.50 68131.00 64676.62 70407.75 2 Hot 51104.00 54413.75 62331.50 63842.92 75835.25 Sales.Max. 1 73853.00 2 79977.00
更新于：2020年10月17日
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