Question

SO上可能重复：Computing a new variable using conditions of an existing data frame

我正在尝试从组中创建一个向量（例如z）。向量的长度等于创建组平均值的原始数据帧的行数，向量z的每个元素将对应于组成员。

例如，

A      mean of group A
C      mean of group c
F      mean of group F
C      mean of group C

等

任何帮助将不胜感激。

Answer 1

听起来你需要函数ave

试着看

?ave

e.g。试试

ave(InsectSprays$count,InsectSprays$spray)

（InsectSprays附带R，应该按原样运行）或

with(InsectSprays, ave(count,spray))

与您的数据相同并将其分配给z

这是它的作用（尝试粘贴前两行，然后检查InSp）：

 InSp <- InsectSprays
 InSp$ave <- with(InSp, ave(count,spray))
 head(InSp,15)
   count spray      ave
1     10     A 14.50000
2      7     A 14.50000
3     20     A 14.50000
4     14     A 14.50000
5     14     A 14.50000
6     12     A 14.50000
7     10     A 14.50000
8     23     A 14.50000
9     17     A 14.50000
10    20     A 14.50000
11    14     A 14.50000
12    13     A 14.50000
13    11     B 15.33333
14    17     B 15.33333
15    21     B 15.33333

函数ave有许多其他用途，因为你可以为它提供一个函数作为参数（然后代替计算意味着它将使用你想要的任何其他函数）;要特别巧妙地使用它，请参阅this answer。

Answer 2

您可以使用此处所述的rowMeans：

Calculate row means on subset of columns

data <- matrix(c(1:12),nrow=3)

z <- rowMeans(data)

data
     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]    1    4    7   10
[2,]    2    5    8   11
[3,]    3    6    9   12

z
[1] 5.5 6.5 7.5

Answer 3

我并不完全了解原始数据的设置方式，因此有助于了解更多信息。

如果你有行中的数据，并且你只想要一个新的向量，其中每个元素是相应行的平均值，那么可以使用R的？apply函数轻松完成：

X     = matrix(rnorm(100), nrow=10)
means = apply(X, 1, mean)

如何从R中的分组数据创建新的向量？

3 个答案: