计算数据子集的统计数据

Question

以下是我的数据的一个可重复的小例子：

> mydata <- structure(list(subject = c(1, 1, 1, 2, 2, 2), time = c(0, 1, 2, 0, 1, 2), measure = c(10, 12, 8, 7, 0, 0)), .Names = c("subject", "time", "measure"), row.names = c(NA, -6L), class = "data.frame")

> mydata

subject  time  measure
1          0      10
1          1      12
1          2       8
2          0       7
2          1       0
2          2       0

我想为该特定主题生成一个包含measure均值的新变量，所以：

subject  time  measure  mn_measure
1          0      10      10
1          1      12      10
1          2       8      10
2          0       7      2.333
2          1       0      2.333
2          2       0      2.333

有没有一种简单的方法可以做到这一点，除了以编程方式循环遍历所有记录或首先重塑为宽格式？

Answer 1

使用基本R函数ave()，尽管名称令人困惑，但可以计算各种统计数据，包括mean：

within(mydata, mean<-ave(measure, subject, FUN=mean))

  subject time measure      mean
1       1    0      10 10.000000
2       1    1      12 10.000000
3       1    2       8 10.000000
4       2    0       7  2.333333
5       2    1       0  2.333333
6       2    2       0  2.333333

---

请注意，我只是为了缩短代码而使用within。这是没有within()的等价物：

mydata$mean <- ave(mydata$measure, mydata$subject, FUN=mean)
mydata
  subject time measure      mean
1       1    0      10 10.000000
2       1    1      12 10.000000
3       1    2       8 10.000000
4       2    0       7  2.333333
5       2    1       0  2.333333
6       2    2       0  2.333333

Answer 2

或者使用data.table包：

require(data.table)
dt <- data.table(mydata, key = "subject")
dt[, mn_measure := mean(measure), by = subject]

#   subject time measure mn_measure
# 1:       1    0      10  10.000000
# 2:       1    1      12  10.000000
# 3:       1    2       8  10.000000
# 4:       2    0       7   2.333333
# 5:       2    1       0   2.333333
# 6:       2    2       0   2.333333

Answer 3

您可以使用ddply包中的plyr：

library(plyr)
res = ddply(mydata, .(subject), mutate, mn_measure = mean(measure))
res
  subject time measure mn_measure
1       1    0      10  10.000000
2       1    1      12  10.000000
3       1    2       8  10.000000
4       2    0       7   2.333333
5       2    1       0   2.333333
6       2    2       0   2.333333