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Question

我有一个数据框，我将一个变量放入向量中。

从这个向量，我想计算每5个值mean，min和max的值。

我设法以这种方式计算方法：

means <- colMeans(matrix(df$values, nrow=5))

我知道我可以像这样计算最小值和最大值：

max <- max(df$values[1:5])
min <- min(df$values[1:5])

如何为每个五个值重复此操作？

编辑：

另外，如何从每个n行的单样本t检验中获得统计值和p值？

Answer 1

1）tapply g以下是一个分组变量，由五个，五个二等组成。 range提供tapply列表输出的最小值和最大值，然后simplify2array将其减少为数组。如果需要列表输出，请省略simlify2array。 out[1, ]将是最小值，out[2, ]将是最大值。

values <- 1:100 # test input

n <- length(values)
g <- rep(1:n, each = 5, length = n)
out <- simplify2array(tapply(values, g, range))

，并提供：

> out
     1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19  20
[1,] 1  6 11 16 21 26 31 36 41 46 51 56 61 66 71 76 81 86 91  96
[2,] 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100

2）汇总这也有效：

ag <- aggregate(values, list(g = g), range)

给出这个data.frame，其中第一列是g，第二列是（1）中矩阵的转置。这里ag[[2]][, 1]是最小值，ag[[2]][, 2]是最大值。如果您想要展平ag请尝试do.call(data.frame, ag)或do.call(cbind, ag)，具体取决于您是否需要3列数据框或矩阵。

> ag
    g x.1 x.2
1   1   1   5
2   2   6  10
3   3  11  15
4   4  16  20
5   5  21  25
6   6  26  30
7   7  31  35
8   8  36  40
9   9  41  45
10 10  46  50
11 11  51  55
12 12  56  60
13 13  61  65
14 14  66  70
15 15  71  75
16 16  76  80
17 17  81  85
18 18  86  90
19 19  91  95
20 20  96 100

Answer 2

您可以使用sapply和split：

sapply(split(df$value, rep(1:(nrow(df)/5), each=5)), mean)
sapply(split(df$value, rep(1:(nrow(df)/5), each=5)), min)
sapply(split(df$value, rep(1:(nrow(df)/5), each=5)), max)

如果您想要矩阵中的输出，您可以使用评论中提出的@lmo：

sapply(split(df$value, rep(1:(nrow(df)/5), each=5)),
                       function(x) c(mean=mean(x), min=min(x), max=max(x)))

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如何从每个n行的样本t检验中获取统计值和p值： 这将有点难以实现。看下面;

#mu=3 for sample t-test
t_test_list <- sapply(split(df$value, rep(1:(nrow(df)/5), each=5)), t.test, mu=3) 

p_value_list <- lapply(as.data.frame(t_test_list),function(x) x$p.value)
statistic_list <- lapply(as.data.frame(t_test_list),function(x) x$statistic)

p_value_list和statistic_list每5行为p.value和statistic。

Answer 3

当然，这是一种非典型的方式，也许不是最有效的，但你可以尝试zoo::rollapply。这为您提供了超出您需要的信息，但您可以过滤到您想要的内容：

vals <- 1:20
zoo::rollapply(vals, 5, function(x) c(min = min(x), max = max(x), mean = mean(x)))[seq(from = 1, to = length(vals), by = 5),]

    min max mean
[1,]   1   5    3
[2,]   6  10    8
[3,]  11  15   13
[4,]  16  20   18

Answer 4

对于喜欢dplyr并希望保留数据结构的用户，可以使用RcppRoll包

 df <- data.frame(
   Time = 1:10,
   Value = sample(100:200, 10)
 )

> df
   Time Value
#1     1   122
#2     2   185
#3     3   138
#4     4   134
#5     5   167
#6     6   197
#7     7   161
#8     8   171
#9     9   152
#10   10   106

现在找到最大值

df%>%mutate(
   ad = RcppRoll::roll_maxr(Value, 3, fill = "0")
 )
   Time Value  ad
#1     1   122   0
#2     2   185   0
#3     3   138 185
#4     4   134 185
#5     5   167 167
#6     6   197 197
#7     7   161 197
#8     8   171 197
#9     9   152 171
#10   10   106 171

R：如何获取每n行的最小值和最大值或其他函数

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