从ggstatsplot分组统计图中高效导出数据的方法
背景介绍
ggstatsplot是一个强大的R语言可视化包,它结合了统计分析和图形展示功能。在实际数据分析工作中,我们经常需要从分组统计图中提取统计结果并导出为可处理的数据格式(如CSV或Excel)。本文将详细介绍如何从grouped_ggbetweenstats等分组统计图中高效提取和导出统计结果。
问题核心
当使用extract_stats()函数从分组统计图中提取数据时,返回的对象中包含"expression"列,该列存储的是语言表达式(language expression),而非原子向量。这种特殊的数据结构会导致在尝试导出为常见格式(如Excel)时出现问题。
解决方案
基本方法
最简单的解决方案是将"expression"列转换为字符向量:
library(ggstatsplot)
library(do)
p <- grouped_ggbetweenstats(data = mtcars, x = gear, y = mpg, grouping.var = am)
for (i in 1:length(p)) {
subplot <- extract_stats(p[[i]])
sheetname <- paste0("group", i)
# 转换expression列为字符
subplot$subtitle_data$expression <- as.character(subplot$subtitle_data$expression)
subplot$caption_data$expression <- as.character(subplot$caption_data$expression)
do::write_xlsx(subplot$subtitle_data, file = "stats.xlsx", sheet = sheetname)
do::write_xlsx(subplot$caption_data, file = "stats.xlsx", sheet = sheetname, append = TRUE)
}
更健壮的解决方案
考虑到不同统计表可能包含不同的列,我们可以编写一个更通用的函数来处理所有可能的"expression"列:
export_grouped_stats <- function(plot_object, file_name) {
stats_list <- extract_stats(plot_object)
for (i in seq_along(stats_list)) {
group_stats <- stats_list[[i]]
sheetname <- paste0("group_", i)
# 处理每个统计表
for (table_name in names(group_stats)) {
if (!is.null(group_stats[[table_name]])) {
table_data <- group_stats[[table_name]]
# 检查并转换expression列
if ("expression" %in% names(table_data)) {
table_data$expression <- as.character(table_data$expression)
}
# 写入Excel
do::write_xlsx(
table_data,
file = file_name,
sheet = sheetname,
append = (table_name != names(group_stats)[1])
}
}
}
}
提取统计文本
如果你只需要统计文本而非完整的数据框,可以使用专门的提取函数:
# 提取所有组的统计副标题
extract_subtitle(p)
# 提取所有组的统计说明
extract_caption(p)
这些函数会返回格式化的统计文本,可以直接用于报告或进一步处理。
最佳实践建议
-
预处理数据:在导出前检查每个数据框的结构,确保所有列都是可导出的格式。
-
分组标识:考虑将分组变量的值作为工作表名称的一部分,而不仅仅是数字索引。
-
错误处理:在实际应用中,添加适当的错误处理机制,特别是当处理大量分组时。
-
数据验证:导出后检查数据完整性,确保转换过程没有意外改变统计结果。
-
替代格式:如果Excel导出仍有问题,可以考虑先导出为CSV格式,再转换为Excel。
总结
通过合理处理"expression"列和使用适当的导出方法,我们可以高效地从ggstatsplot的分组统计图中提取和导出统计结果。这种方法不仅适用于grouped_ggbetweenstats,也适用于其他分组统计函数如grouped_ggpiestats等。掌握这些技巧可以大大提高数据分析工作的效率和可重复性。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00