如何获取带/不带阳台公寓租金的均值、中位数及分位数统计量？

方法1：用dplyr分组计算（推荐，直观灵活） #

通过dplyr的分组+汇总功能，可自定义计算需要的所有统计量：

library(dplyr)

df %>%
  group_by(balcony) %>%
  summarize(
    租金均值 = mean(baseRent, na.rm = TRUE),
    租金中位数 = median(baseRent, na.rm = TRUE),
    25%分位数 = quantile(baseRent, 0.25, na.rm = TRUE),
    75%分位数 = quantile(baseRent, 0.75, na.rm = TRUE),
    最小值 = min(baseRent, na.rm = TRUE),
    最大值 = max(baseRent, na.rm = TRUE)
  )

• 参数na.rm = TRUE用于排除缺失值，若你的数据无缺失可省略。

方法2：Base R原生aggregate函数（无需额外包） #

不想加载第三方包的话，用base R的aggregate也能实现：

# 直接输出矩阵格式结果
aggregate(baseRent ~ balcony, data = df, 
          FUN = function(x) c(
            均值 = mean(x, na.rm = TRUE),
            中位数 = median(x, na.rm = TRUE),
            Q25 = quantile(x, 0.25, na.rm = TRUE),
            Q75 = quantile(x, 0.75, na.rm = TRUE)
          ))

# 若需转成普通数据框格式
result <- aggregate(baseRent ~ balcony, data = df, 
                    FUN = function(x) c(
                      均值 = mean(x, na.rm = TRUE),
                      中位数 = median(x, na.rm = TRUE),
                      Q25 = quantile(x, 0.25, na.rm = TRUE),
                      Q75 = quantile(x, 0.75, na.rm = TRUE)
                    ))
do.call(data.frame, result)

方法3：psych包一键生成全面统计量 #

如果需要更完整的统计指标（如标准差、偏度等），用psych包的describeBy：

library(psych)

# mat = TRUE 让结果以数据框形式返回
describeBy(df$baseRent, group = df$balcony, mat = TRUE)

输出会包含均值、中位数、分位数、标准差、极值等十余种统计指标。

额外：给箱线图添加数值标注 #

如果想直接在你已有的箱线图上显示统计量数值，可给ggplot添加stat_summary：

ggplot(df, aes(y = baseRent, x = balcony)) +
  geom_boxplot() +
  # 标注中位数
  stat_summary(fun = median, geom = "text", aes(label = round(..y.., 2)), vjust = -0.5) +
  # 标注25%分位数
  stat_summary(fun = quantile, fun.args = list(probs = 0.25), geom = "text", aes(label = round(..y.., 2)), vjust = 1.5) +
  # 标注75%分位数
  stat_summary(fun = quantile, fun.args = list(probs = 0.75), geom = "text", aes(label = round(..y.., 2)), vjust = -1.5)

round(..y.., 2)用于保留两位小数，让标注更整洁。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Petziferum