Question

我有这样的数据集

data
name v1  v2  v3  v4  v5
a    1   2   7   9   3
b    3   8   6   4   8
c    2   5   0   1   9
a    6   0   6   2   1
c    3   9   4   7   5

name是一个因子变量。我想通过因子v2,v3,v4,v5计算data$name的平均值。我使用了以下命令，但它没有用。

tapply(data[,3:6],data$name,mean)

现在，我使用了以下代码

newdata<-0
for (name in unique(data$name)){
    rowIndex <- which(data$name == name)
    result <- colMeans(data[rowIndex,])
    newdata[name,]<-result
}

获得所需的结果。但我想知道是否有一些方法可以做到这一点。

Answer 1

这是另一种方式

library(data.table)
cols <- paste0("v", 2:5) # set the columns you want to operate on
setDT(data)[, Sums := rowSums(.SD), .SDcols = cols]
data[, list(Means = sum(Sums)/(.N*length(cols))), by = name]
##    name Means
## 1:    a  3.75
## 2:    b  6.50
## 3:    c  5.00

修改

根据@Aruns的建议，这可能会好得多

setDT(data)[, mean(c(v2,v3,v4,v5)), by=name] ## name V1 ## 1: a 3.75 ## 2: b 6.50 ## 3: c 5.00

或者根据@Anandas建议

library(reshape2) melt(setDT(data), id.vars = "name", measure.vars = cols)[, mean(value), by = name] ## name V1 ## 1: a 3.75 ## 2: b 6.50 ## 3: c 5.00

Answer 2

根据预期结果显示：

即。 The expected result for factor a is a (2+7+9+3)+(0+6+2+1)/8

sapply(split(dat[,-(1:2)], dat$name), function(x) sum(x)/prod(dim(x)))
#  a    b    c 
# 3.75 6.50 5.00

或者

tapply(rowMeans(dat[,-(1:2)]), dat[,1], sum)/table(dat[,1])
 #a    b    c 
 #3.75 6.50 5.00

或者

 m1 <- as.matrix(dat[,-c(1:2)])
 c(by(c(m1), dat[,1][row(m1)], FUN=mean))
 #  a    b    c 
 #3.75 6.50 5.00

或@Ananda Mahto建议的方法

  tapply(unlist(dat[-c(1, 2)]), rep(dat$name, 4), mean)
  #   a    b    c 
  #3.75 6.50 5.00 

  tapply(stack(dat, select = paste0("v", 2:5))$values, rep(dat$name, 4), mean)
  #  a    b    c 
  #3.75 6.50 5.00

Answer 3

这可以通过dplyr和tidyr包的组合来完成：

library(dplyr)
library(tidyr)

data %>% gather(name, value, v2:v5) %>%
    group_by(name) %>% summarize(average=mean(value))
#   name average
# 1    a    3.75
# 2    b    6.50
# 3    c    5.00

这是有效的，因为gather将v2:v5列合并到一个列中，可以直观地将它们分组：

data %>% gather(name, value, v2:v5)
#    name v1 name value
# 1     a  1   v2     2
# 2     b  3   v2     8
# 3     c  2   v2     5
# 4     a  6   v2     0
# 5     c  3   v2     9
# 6     a  1   v3     7
# ...

Answer 4

编辑：原始答案没有给出正确的结果。这似乎工作正常（选择（ - 变量）避免有额外的列，但不需要）

使用dplyr和reshape2包：

library(reshape2)
library(dplyr)
data %>% 
 select(-v1) %>%
 melt %>% 
 group_by(name) %>% 
 select(-variable) %>% 
 summarise_each(funs(mean))
# Source: local data frame [3 x 2]
# 
#   name value
# 1    a  3.75
# 2    b  6.50
# 3    c  5.00

Answer 5

所有好的答案，但我只想添加一个：

data <- data.frame(name=as.factor(c("a","b","c","a","c")),
                   v1=c(1,3,2,6,3),
                   v2=c(2,8,5,0,9),
                   v3=c(7,6,0,6,4),
                   v4=c(9,4,1,2,7),
                   v5=c(3,8,9,1,5))

u.id <- unique(data$name)
newdata <- t(sapply(unique(u.id),function(c.id){
    colMeans(data[data$name == c.id,-1])
}))
rownames(newdata) <- u.id

newdata

  v1  v2  v3  v4 v5
a 3.5  1 6.5 5.5  2
b 3.0  8 6.0 4.0  8
c 2.5  7 2.0 4.0  7

R列表示因子

5 个答案: