Question

我有一个数据集，包括1列测量值和1列标记感兴趣的事件。我想在每个＆＃34;事件＆＃34;之后计算两次测量的平均值。所以给出一个样本数据集：

Data<-c(1,2,3,2,3,4,8,4,2,9,2,2,3,2,3,4,5,4,3,3,2,2,2,2,3)
Event<-c(0,0,0,0,0,"Event",0,0,"Event",0,0,0,"Event",0,0,0,0,"Event",0,0,"Event",0,0,0,0)

DF<-data.frame(Data,Event)


   Data Event
1     1     0
2     2     0
3     3     0
4     2     0
5     3     0
6     4 Event
7     8     0
8     4     0
9     2 Event
10    9     0
11    2     0
12    2     0

对于第6行中的事件，我想要计算第7-8行的平均值（平均值为8和4）。第9行的下一个事件，行10-11的平均值（9和2的平均值），依此类推。

我的实际数据是在事件列中使用空格而不是零的csv，但我无法弄清楚如何设置空白行的DF。

Answer 1

这是一种快速而又肮脏的方式：

events <- which(DF$Event=="Event")
sapply(events,function(i)mean(DF[(i+1):(i+2),]$Data))
# [1] 6.0 5.5 2.5 3.0 2.0

Answer 2

此策略涉及查找具有“事件”的行的索引，然后使用mapply从DF中为事件后的两个值提取向量并取平均值。最后，我将平均值与原始事件索引结合起来，以便您知道它来自何处。

eventsat <- which(DF$Event=="Event")
eventmeans <- mapply(function(a,b) mean(DF$Data[a:b]), eventsat+1, eventsat+2)
cbind(eventsat, means)

不可否认，mapply可能是矫枉过正，因为它允许长度不是2的向量，但如果它总是两个，那么它可能就是那么容易做到

eventmeans <- with(DF, (Data[eventsat+1]+Data[eventsat+2])/2)

根据R中第二列中的标记计算平均值

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