Spark DataFrame中数组类型列的汇总统计信息
是指对数组类型列中的元素进行统计和汇总的操作。下面是对这个问题的完善且全面的答案：
概念： Spark DataFrame是一种分布式数据集，它以表格形式组织数据，并提供了丰富的操作和函数来处理和分析数据。数组类型列是指DataFrame中的一列数据类型为数组。
分类： 数组类型列可以分为一维数组和多维数组两种类型。
优势： 使用数组类型列可以方便地存储和处理多个相关的值，减少了数据冗余和重复的存储，提高了数据的组织和查询效率。
应用场景： 数组类型列在许多场景中都有广泛的应用，例如处理用户的兴趣标签、商品的特征向量、文档的关键词等。
推荐的腾讯云相关产品： 腾讯云提供了多个与Spark相关的产品，包括云服务器CVM、弹性MapReduce EMR、云数据库CDB等。这些产品可以帮助用户快速搭建和管理Spark集群，并提供高性能的计算和存储能力。
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总结： Spark DataFrame中数组类型列的汇总统计信息是对数组类型列中的元素进行统计和汇总的操作。通过使用腾讯云提供的相关产品，可以方便地搭建和管理Spark集群，并进行高效的数据处理和分析。
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2回答
summary(dataframe1)命令为我提供了该数据帧的汇总统计信息，如max、min和NA的数目。类似地，summary(dataframe1$column1)为数据框架内的特定变量(其列之一)提供了汇总统计信息。
在我使用lm和plm运行一些回归之前，以及每当我试图通过dataframe1通过summary(dataframe1$column1)获取数据帧中的列的简要统计信息之前，这是很好的工作。我得到的输出是“平方和”、"id“和”时间“。
这一切为什么要发生？dataframe1不是我的回归模型的名称，但我确实使用dataframe1作为这种回归模型的数据源。如何强制汇总
浏览 20提问于2022-02-28得票数 0
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6回答
最终，我想要的是列的模式，对于DataFrame中的所有列。对于其他的汇总统计，我看到了几个选项:使用DataFrame聚合，或者将DataFrame的列映射到向量的RDD (我也有问题)，并使用MLlib中的colStats。但我不认为模式是一种选择。
浏览 8提问于2016-01-05得票数 8
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我试图在PySpark中运行一个线性回归，并希望为数据集中的每一列创建一个包含汇总统计信息(如系数、P值和t值)的表。然而，为了训练线性回归模型，我必须使用Spark的VectorAssembler创建一个特征向量，现在对于每一行我都有一个特征向量和目标列。当我试图访问星火的内置回归汇总统计数据时，它们为每个统计数据提供了一个非常原始的数字列表，并且无法知道哪个属性对应于哪个值，这真的很难用大量的列手工计算出来。如何将这些值映射回列名？
例如，我的当前输出如下所示：
系数：-187.807832407，-187.058926726,85.1716641376,10595.3352802，-1
浏览 9提问于2017-03-21得票数 27
2回答
我有一个数据帧列表，我希望将该列表中每个数据帧的摘要统计信息返回到一个新的数据帧中-能够选择每个初始数据帧中的列(值)来返回摘要统计信息。输出数据帧中的每一行对应于初始列表中的每个数据帧。 我可以使用for循环获得汇总统计信息输出，但它只会给我列表中最后一个数据帧的汇总统计信息，而不是列表中的所有数据帧。下面是一个for循环示例，它为我提供了列表中最后一个数据帧的输出统计信息。 for i in step2:
step3=i.describe() #gives me a single df of the last item (dataframe) in my list 下面是我的列表
浏览 8提问于2019-09-14得票数 0
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我有一个dataframe，其列来自数据集的汇总统计信息。在这个过程中，似乎创建了一个我无法摆脱的索引列。我在下面的截图中详细描述了这个问题。您能告诉我们如何在不将数据导出到Excel的情况下删除似乎是指数的财政年度吗？
我还应该指出，尝试在开始时删除索引也不起作用，如下所示
浏览 1提问于2022-09-01得票数 0
我有下面的电火花代码。在循环中的每一次迭代中，我过滤掉H列中带有特定字符串的所有行，然后计算G列上的一些聚合统计数据(结果为3个值)。我希望将所有的汇总计数保存在一个表中(行: CM、NCM、FP；列: POP、POP N、POP SN、POP QP)。
from pyspark.sql import SparkSession
import pandas as pd
import numpy as np
import pyspark.sql.functions as F
spark = SparkSession.builder.master("local").appName(
浏览 0提问于2018-10-28得票数 0
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我有一个2000行(每行一个日期)和2000列(1秒间隔)的大型熊猫数据帧。每个单元格代表一个温度读数。
从第5行开始，我需要后退5行，找出行中第一列高于行中第二列的所有观察值。
对于第五行，我可能会找到两个这样的观察结果。然后，我想对观察值进行汇总统计，并将这些汇总统计信息附加到列表中。
然后我转到第6行，返回5行，找到第1列高于第2列的所有obv。我获取所有obv，对obv进行汇总统计，并将结果附加到新的dataframe中。
因此，对于数据帧中的每一行，我希望返回5天，获取obvs，获取统计信息，并将统计信息附加到数据帧中。
问题是，如果我在第5 -2000行执行这个操作，那么我将有一个
浏览 0提问于2014-05-11得票数 0
我在spark 3.0.1 (CDP集群)上运行下面的代码：
autoBroadcastJoinThreshold默认为10 MiB，并禁用AQE。
在DataFrame.explain()上，它按预期选择了SortMergeJoin：
如果我调用DataFrame.show()，它将用于SortMergeJoin，而DataFrame.count()将用于BroadcastHashJoin。
df.show() -> SortMergeJoin:
df.count() -> BrodcastHashJoin:
我理解这是
浏览 8提问于2022-11-14得票数 2
当创建一个列值默认值为NULL的表时，我在Spark(1.6) SQL中获得了下面的错误。示例:将表测试创建为select column_a，NULL作为column_b从test_temp创建；
同样的东西在Hive中工作，并创建数据类型为"void“的列。
我使用空字符串而不是NULL来避免异常和新列获取字符串数据类型。
是否有更好的方法使用spark在hive表中插入空值？
2017-12-26 07:27:59 ERROR StandardImsLogger$:177 - org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException: jav
浏览 3提问于2017-12-27得票数 0
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我想将dataframe的架构拆分为一个集合。我正在尝试这个方法，但是模式被打印成一个字符串。我是否可以将其拆分为每个StructType的集合，以便对其进行操作(比如只从输出中提取数组列)？我试图平平一个复杂的多层次的结构+数组数据。
import org.apache.spark.sql.functions.explode
import org.apache.spark.sql._
val test = sqlContext.read.json(sc.parallelize(Seq("""{"a":1,"b":[2,3],"
浏览 0提问于2018-03-09得票数 0
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Python 3和熊猫0.23
我有一个带有2000列的DataFrame，需要根据每一列的一些汇总统计数据进行一些变量消除。
测试数据：
data = pd.DataFrame({
'a': np.random.normal(0, 2, 10), \
'b': np.random.normal(0, 2, 10), \
'c': np.random.normal(0, 2, 10) \
})
作品：
data.aggregate(['min','max', 'nunique
浏览 2提问于2018-07-10得票数 2
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我试图获得数据帧列的汇总统计信息，数据类型为: Boolean。
当我运行：df.describe()时，它只提供数值(在本例中为浮动)数据类型的汇总统计信息。当我将它更改为df.describe(include=['O'])时，它只提供对象数据类型。
在这两种情况下，都不提供布尔数据类型的汇总统计信息。
任何建议都是非常感谢的。
谢谢
浏览 5提问于2018-01-13得票数 3
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我有一个DataFrame订单：
+-----------------+-----------+--------------+
| Id| Order | Gender|
+-----------------+-----------+--------------+
| 1622|[101330001]| Male|
| 1622| [147678]| Male|
| 3837| [1710544]| Male|
+
浏览 0提问于2016-06-30得票数 3
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我创建了一个DataFrame来加载CSV文件，并创建了一个临时表来获取列统计信息。
但是，当我尝试运行ANALYZE命令时，我面临以下错误，同样的分析命令在Hive中成功运行。
火花版本: 1.6.3
df = sqlContext.read
.format("com.databricks.spark.csv")
.option("header", "true")
.option("mode", "DROPMALFORMED")
.load("/bn_data/bopis/*.csv")
//
浏览 0提问于2019-03-21得票数 0
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阿帕奇星火统计集..。
、、、
我有以下关于Apache中表的统计数据收集的问题
收集到的所有数据都储存在哪里？在Metastore？
在星火和蜂巢共享一个亚稳态的系统中，蜂窝应用程序收集到的蜂窝表上的统计数据是否将提供给火花优化器？类似地，星火收集到的数据是否将提供给hive优化器？
是否有可能强迫Spark收集加载在内存中的Dataframe上的统计数据，或者在从Dataframe创建的临时表上收集统计数据？
浏览 3提问于2018-10-16得票数 3
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spark 包括用于计算min、max和类型"double“值的平均统计信息的工具，但是在尝试处理float类型的列值时，如何处理spark/java/cassandra场景？
编辑了以显示分辨率：
import org.apache.spark.sql.DataFrame;
import static org.apache.spark.sql.functions.*;
DataFrame df = sqlContext.read()
.format("org.apache.spark.sql.cassandra")
.option(&
浏览 0提问于2016-02-08得票数 1
1回答
我正在尝试将DataFrame中的列汇总到一个新列中，该列将被添加到dataframe本身。
这是DataFrame
val input = sc.parallelize(Seq(
("r1", 1, 1),
("r2", 6, 4),
("r3", 4, 1),
("r4", 1, 2)
)).toDF("ID", "a", "b")
我只想在"a“和"b”中添加一列“one”，其中包含1的计数。
这是我想出来的Scala代码，不幸的是，它对任何一行
浏览 10提问于2018-01-10得票数 1
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我在公司糟糕的数据环境中使用Spark 2.4.0和scala 2.11.12。在我的项目中，我创建了许多包含大量数据的表。现在，我想计算我创建的表的统计数据。 我发现以下scala/spark sql语句可以做到这一点： // example 1
val res = spark.sql("ANALYZE TABLE mytablename COMPUTE STATISTICS FOR COLUMNS col_name1, col_name2")
// example 2
val res = spark.sql("ANALYZE TABLE mytablename
浏览 59提问于2020-07-06得票数 0
假设我有10 to的csv文件，我想使用DataFrame describe方法获取该文件的汇总统计信息。
在本例中，首先我需要为所有10 first数据创建一个DataFrame。
text_csv=Pandas.read_csv("target.csv")
df=Pandas.DataFrame(text_csv)
df.describe()
这是否意味着所有的10 to都将加载到内存中并计算统计数据？
浏览 2提问于2016-02-23得票数 5
我试图在R中创建一个表，根据一个组(“处理”)计算汇总统计数据，作为一个更长的函数的一部分。在运行函数之前，我要输入dataframe名称(data)和列(y)，我需要对它们进行总结。
data = df
y = df$columna
x <- function(model) {
summary <- data %>%
group_by(Treatment) %>%
summarize(Mean= mean(y), StdError = se(y), Mean_StdError = mean(y) + se(y), Max= max
浏览 1提问于2020-08-11得票数 0
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我使用DESCRIBE关键字来获取有关临时视图的列信息。这是一个有用的方法，但是我有一个表，我只想描述其中列的一个子集。我正在尝试将LIMIT与DESCRIBE结合使用来实现这一点，但我无法弄清楚。
这是一个玩具数据集(用pyspark创建)：
# make some test data
columns = ['id', 'dogs', 'cats', 'horses', 'people']
vals = [
(1, 2, 0, 4, 3),
(2, 0, 1, 2, 4)
]
# creat
浏览 19提问于2018-02-22得票数 2
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我有一个返回数据的UDF。就像下面的那个
scala> predict_churn(Vectors.dense(2.0,1.0,0.0,3.0,4.0,4.0,0.0,4.0,5.0,2.0))
res3: org.apache.spark.sql.DataFrame = [noprob: string, yesprob: string, pred: string]
scala> predict_churn(Vectors.dense(2.0,1.0,0.0,3.0,4.0,4.0,0.0,4.0,5.0,2.0)).show
+------------------+------
浏览 3提问于2016-12-20得票数 3
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我必须将用户输入的json文件更改为dataframe，并且需要输出一些汇总统计信息的结果。问题是我不知道json文件将采用什么方向。有没有办法在读取Pandas dataframe之前检查json文件的方向？
浏览 6提问于2021-04-06得票数 0
1回答
我在dataframe中有一个dataframe列(类型因子)，如下所示：
var1
0.25
0.35
NULL
0
-0.15
NULL
NULL
0.50
当我尝试使用以下命令时：
mean(df$var1, na.rm=TRUE)
我得到了
[1] NA
Warning message:
In mean.default(df$var1, na.rm = TRUE) :
argument is not numeric or logical: returning NA
如何获得不包括"NULL“值的汇总统计信息？
浏览 2提问于2020-03-31得票数 1
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我需要在其中一列中保存包含org.apache.spark.mllib.linalg.Vector的dataframe。在cassandra中从dataframe创建表时，抛出错误。
java.lang.Exception: Cassandra Writer Failed. java.lang.IllegalArgumentException: Unsupported type: org.apache.spark.mllib.linalg.VectorUDT@f71b0bce
at com.datastax.spark.connector.types.ColumnType$.u
浏览 28提问于2016-08-09得票数 3
目前，我正在使用火花结构化流创建随机数据的数据帧(id，timestamp_value，device_id，temperature_value，注释)。
每批火花数据采集：
基于上面数据框架的屏幕截图，我想为列"temperature_value“提供一些描述性的统计数据。例如，最小、最大、平均、计数、方差。
我在python中实现这一目标的方法如下：
import sys
import json
import psycopg2
from pyspark import SparkContext
from pyspark.streaming import StreamingCont
浏览 4提问于2019-12-17得票数 2
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def toDouble(s: String) = {
if ("?".equals(s)) Double.NaN else s.toDouble
}
def parse(line: String) = {
val pieces = line.split(',')
val id1 = pieces(0).toInt
val scores = pieces.slice(2, 11).map(toDouble)
val matched = pieces(11).toBoolean
MatchData(id1, scores, match
浏览 16提问于2017-02-25得票数 0
我从spark数组“df_spark”开始： from pyspark.sql import SparkSession
import pandas as pd
import numpy as np
import pyspark.sql.functions as F
spark = SparkSession.builder.master("local").appName("Word Count").config("spark.some.config.option", "some-value").getOrCreate()
np
浏览 19提问于2018-12-16得票数 3
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1回答
我有一个类似于以下内容的dataframe：
ColA ColB Year ...
=====================
1 2 2007
2 5 2007
3 4 2007
4 3 2007
5 2 2008
6 1 2008
7 0 2008
8 9 2008
...
我正在使用dat[['ColA', 'ColB']].describe()。正如我所预期的那样，当我这样做时，它将显示所有年份两列的汇总统计信息。我想按年
浏览 5提问于2022-11-10得票数 0
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我正在用数据放大器执行一个主题如下：
现在开始探索您的数据，您将使用Python熊猫模块执行一些数据探索。为了了解数据，您将输出统计数据，如平均值、中位数、计数和百分位数。DataFrame recent_grads仍然在您的工作区中。
“希望”标题的目标如下：
打印数据的.dtypes，以便知道每一列包含什么。输出基本汇总统计使用单个熊猫的功能。使用以前的相同函数，对不属于object类型的所有列进行汇总统计。
我的代码如下
# Print .dtypes
print(recent_grads.dtypes)
# Output summary statistics
print
浏览 0提问于2018-09-24得票数 0
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请注意，只有在您已经通过运行以下命令安装spark时，您才可以在本地运行此命令。否则，在Databricks集群上复制该问题，该集群将自动初始化星体上下文。
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("test").getOrCreate()
sc = spark.sparkContext
dataframe
spark_dataframe = pd.DataFrame(
{'id' : [
浏览 3提问于2020-07-01得票数 1
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我有一个从sql上下文构建的spark dataframe。我使用DATE_FORMAT(time, 'Y/M/d HH:00:00') AS time_hourly截断了a日期时间字段
现在，列类型是一个字符串。如何将字符串dataFrame列转换为datetime类型？
浏览 2提问于2016-08-18得票数 1
1回答
我正在尝试从我的dataframe中的单个csv格式化列创建一个新的dataframe。我之前不知道模式，所以我尝试使用没有模式参数的spark.createDataFrame方法(类似于中的方法1)。
我正在尝试下面这样的代码，但会引发异常：
var csvrdd = df.select(df("Body").cast("string")).rdd.map{x:Row => x.getAs[String](0)}.map(x => x.split(",").toSeq)
var dfWithoutSchema = spark.cre
浏览 6提问于2017-05-08得票数 0
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获取dataframe (或list或数组)中任何列的简单描述性统计信息的最佳方法是什么，--无论它是嵌套的还是不嵌套的--__，这是一种高级的df.describe()，它还包括带有数值的嵌套结构。
在我的例子中，我有一个包含许多列的dataframe。有些列在每一行中都有一个数字列表(在我的例子中是时间序列结构)，这是一个嵌套结构。
这种嵌套结构的含义是：
数组列表、数组数组、系列列表、在某些列(我的情况下)<code>F 211</code>中带有嵌套数值列表的数据格式
如何从嵌套结构的任何级别一次获得简单的描述性统计信息？
索要
df.describe()
只
浏览 2提问于2020-06-15得票数 0
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1回答
对于连续数据，可以使用RDD.map(x => x.scores(0)).stats()来计算汇总统计信息。
这给出了类似org.apache.spark.util.StatCounter = (count: 4498289, mean: 0.028091, stdev: 2.332627, max: 22.713133, min: -36.627933)的结果
如何在Spark中实现分类数据的相似结果？(不同值的计数、顶值的单个计数等)
浏览 0提问于2015-04-08得票数 0
1回答
目标
我想将依赖于输入列类型的函数应用于数据帧中的每一列。考虑以下数据框架：
df = pd.DataFrame( [["a",1],["b",2]], columns = ["string","num"] )
我可以测试列的类型：
>>> df["num"].dtype
dtype('int64')
>>> df["num"].dtype in ["int64"]
True
我可以对所有列应用一个函数：
&
浏览 1提问于2018-09-21得票数 3
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我已经造了一个KMeansModel。我的结果存储在一个名为PySpark DataFrame的transformed中。
(a)如何解释transformed的内容？
(b)如何从DataFrame中创建一个或多个Pandas，以显示14个集群中每个集群的13个特性的汇总统计数据？
from pyspark.ml.clustering import KMeans
# Trains a k-means model.
kmeans = KMeans().setK(14).setSeed(1)
model = kmeans.fit(X_spark_scaled) # Fits a model to
浏览 3提问于2017-11-06得票数 2
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假设我有以下测试DataFrame df：
Car Sold make profit
Honda 100 Accord 10
Honda 20 Fit 5
Toyota 300 Corolla 20
Hyundai 150 Elantra 20
BMW 20 Z-class 100
Toyota 45 Lexus 7
BMW 50 X-class 30
浏览 7提问于2020-05-24得票数 0
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我正在尝试理解DataFrame列类型。当然，DataFrame不是一个物化的对象，它只是一组Spark的指令，将来要转换成代码。但我认为，这个类型列表代表了在执行操作时JVM中可能出现的对象类型。
import pyspark
import pyspark.sql.types as T
import pyspark.sql.functions as F
data = [0, 3, 0, 4]
d = {}
d['DenseVector'] = pyspark.ml.linalg.DenseVector(data)
d['old_DenseVector'] =
浏览 1提问于2016-07-31得票数 7
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我是Spark的初学者，在阅读有关Dataframe的文章时，我经常发现下面两个关于dataframe的陈述：
1) DataFrame是无类型的2) DataFrame有模式(如数据库表，它包含与表属性相关的所有信息-名称、类型、非null)
这两种说法不都是矛盾的吗？首先，我们说Dataframe是非类型化的，同时我们也说Dataframe有关于所有列的信息，也就是schema，请告诉我这里缺少什么？因为如果dataframe有模式，那么它也知道列的类型，那么它是如何变成无类型的呢？
浏览 3提问于2018-09-12得票数 5
我有一个dataframe，它是两个dataframe上的merge操作的子级。我最终得到了一个多索引，看起来像(时间戳，id)，为了便于讨论，只有一个列X。
我想按年份和ID对X做一些统计，而不是发布所有我试图盲目解决这个问题的疯狂错误，而是问“你会怎么做？”
每个id、每个周期(每天)都有一行X。我想汇总到一个年度期间。
浏览 0提问于2017-01-04得票数 1
2回答
我有一个带有列名的逻辑回归汇总统计数据。
"CHR" "SNP" "BP" "A1" "TEST" "NMISS" "OR" "STAT" "P"
我想做一个新的dataframe，它有三列：
"SNP" "A1"和"logOR"
最明显的方法是创建一个新列，logOR，然后简单地在这3列上设置子集。
但是，我想知道是否可以在子设置过程中执行日志(OR)？
我试过：
raw&
浏览 5提问于2017-07-12得票数 1
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我正在尝试对org.apache.spark.sql.DataFrame类型的Dataframe中的列列表进行汇总，并创建一个新的列‘sum’和dataframe 'out‘。
如果我手动列出列，我可以很容易地做到这一点，例如，这是可行的。
val columnsToSum = List(col("led zeppelin"), col("lenny kravitz"), col("leona lewis"), col("lily allen"))
val out = df3.withColumn("sums
浏览 2提问于2020-11-25得票数 2
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Scala2.10在这里使用Spark1.6.2。我有一个与类似的(但不是相同的)问题，然而，被接受的答案不是，它假定了关于火花的某种“预先知识”；因此我无法复制它或理解它。(更重要的是，)，这个问题也仅限于向现有的dataframe中添加一个新列，而我需要添加一个列以及数据中所有现有行的值。
因此，我希望向现有的DataFrame添加一列，然后将该新列的初始(“默认值”)值应用到所有行。
val json : String = """{ "x": true, "y": "not true" }""
浏览 4提问于2016-10-10得票数 7
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关于从Postgres数据库读取大量数据，并使用spark并行处理数据，我有一个问题。假设我在Postgres中有一个表，我希望使用JDBC将其读入Spark。让我们假设它有以下列：
(datetime)many id (bigint)date (不同类型)
目前，Postgres表没有分区。我希望并行地转换许多数据，并最终将转换后的数据存储到其他地方。
问题：如何优化Postgres数据的并行读取？
文档()建议使用partitionColum并行处理查询。此外，还需要设置lowerBound和upperBound。据我所知，在我的例子中，我可以使用列id和date来表示partitionC
浏览 3提问于2020-12-17得票数 2
2回答
我有两个dataframe &B，除了主键之外，它们的列都相同(在实际数据中，我有比50+列更多的数据)，现在我想比较两个数据的“汇总”stastics (normal R汇总()命令)，但为了比较目的，我希望看到它们像所附的图像中给出的那样相邻。
DATAFRAME DPUT结构
structure(list(Pkey = c(1, 2, 3, 4, 5), Phy_marks = c(43, 44, 45,
46, 47), Math_marks = c(34, 34, 45, 32, 21)), .Names = c("Pkey",
浏览 1提问于2018-03-10得票数 0
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如果我有一个包含arrays的Spark，我可以通过DataFrame在这些数组上使用Python List方法吗？如何将Spark DataFrame array<double>转换为Python列表？
下面是一个示例，其中包含一些UDF。我不确定为什么使用最大值可以，但是使用len就不行了。最后，我想用原始数组列中的采样值创建一个新列。这也会得到一个关于期望两个参数的错误，如果你能帮助的话也会得到加分！
我有以下Spark DataFrame
from pyspark.sql.functions import udf
from pyspark.sql import Row
fr
浏览 1提问于2016-10-28得票数 4
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1回答
我最近遇到了一个名为skimr的包，它有助于创建有用的汇总统计信息。我编写了以下代码，以便仅在数字列上提取汇总统计信息。我的第一个问题是，skimr有没有一种更直接的方式来指定我想要汇总统计信息的变量类型？我的第二个问题是，当我编写my_skim“闭包”时，append == TRUE实际上实现了什么？
library(skimr)
library(dplyr)
### Creating an example dataset
test.df1 <- data.frame("Year" = sample(2018:2020, 20, replace = TRUE),
浏览 15提问于2021-02-27得票数 0
回答已采纳
我已经成功地将csv文件推送到我的elasticsearch中。 val spark=SparkSession.builder()
.appName("eswithfunctions")
.config("spark.master","local")
.config("spark.es.nodes","localhost")
.config("spark.es.port","9200")
.getOrCreate()
println("Enter
浏览 25提问于2020-06-14得票数 1
这是一些关于R的统计编程的新手问题，我还没有在网上找到答案。我的dataframe在下面的代码中被标记为"eitc“。
1)一旦加载到数据框架中，我想看一下汇总统计数据。我使用了这些功能：
eitc <- read.dta(file="/Users/Documents/eitc.dta")
summary(eitc)
sapply(eitc,mean,na.rm=TRUE) #for sample mean, min, max, etc.
当符合某些条件时，我如何找到关于我的数据的简要统计数据。例如，当变量“子”大于或等于1时，我希望看到所有变量的汇总统计数据。
浏览 0提问于2011-01-29得票数 7
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