我想通过变量“id”和“var1”在这个数据框上应用聚合函数
varchar
但是,如果我这样做,我会收到很多警告和一个满是NAs的专栏
df <- structure(list (id = c(1L,1L,1L,1L,2L,2L,2L,2L),
var1 = structure(c(1L,1L,2L,2L,1L,1L,2L,2L),
.Label = c("A", "B"), class = "factor"),
var2 = c(1L,2L,1L,2L,1L,2L,1L,2L),
values = c(37L,20L,22L,18L,30L,5L,41L,50L)),
.Names = c("id","var1","var2","values"),
class = "data.frame", row.names = c(NA,-8L))
# looks like
> df
id var1 var2 values
1 1 A 1 37
2 1 A 2 20
3 1 B 1 22
4 1 B 2 18
5 2 A 1 30
6 2 A 2 5
7 2 B 1 41
8 2 B 2 50
有没有办法防止这些警告?由于这些,我的汇总结果丢失了一些数据?
答案 0 :(得分:2)
试试这个
aggregate( . ~ id + var1 , data = df, mean)
# id var1 var2 values
#1 1 A 1.5 28.5
#2 2 A 1.5 17.5
#3 1 B 1.5 20.0
#4 2 B 1.5 45.5
以下是其他一些选项
使用dplyr
library(dplyr)
df %>% group_by(id, var1) %>% summarize(var2 = mean(var2), values = mean(values))
#or simply
df %>% group_by(id, var1) %>% summarise_each(funs(mean))
#Source: local data frame [4 x 4]
#Groups: id
# id var1 var2 values
#1 1 A 1.5 28.5
#2 2 A 1.5 17.5
#3 1 B 1.5 20.0
#4 2 B 1.5 45.5
使用data.table
,您有两种选择:
library(data.table)
setDT(df)[, .(var2 = mean(var2), values = mean(values)), by = .(id, var1)] # option 1
setDT(df)[, lapply(.SD, mean), by=.(id,var1), .SDcols=c("var2","values")] # option 2
# id var1 var2 values
#1: 1 A 1.5 28.5
#2: 1 B 1.5 20.0
#3: 2 A 1.5 17.5
#4: 2 B 1.5 45.5
使用ddply
library(plyr)
ddply(df, .(id,var1), colwise(mean))
# id var1 var2 values
#1 1 A 1.5 28.5
#2 1 B 1.5 20.0
#3 2 A 1.5 17.5
#4 2 B 1.5 45.5
答案 1 :(得分:1)
您需要将为参数x
提供的数据框限制为要应用FUN的列。因此,在您的示例中,您希望将均值函数应用于值列,按id
和var1
分组,因此您需要指定 df$values
而不是只需 df
:
agg <- aggregate(df$values, by=list(df$id, df$var1), mean)
答案 2 :(得分:0)
因为您的第一个参数(data=df, ...)
要求它汇总所有df的列(而不仅仅是单个列values
)。
您想要(data=df$values,...
。
或者像其他人所说的那样使用公式界面。