Question

我有一个数据框df1：

number=c(4,3,2,3,4,1)
year=c("2000","2000","2000", "2015", "2015", "2015")
items=c(12, 10, 15, 5, 10, 7)
df1=data.frame(number, year, items)
setDT(df1)[, Prop := number/sum(number), by = year]

这样看起来像这样：

  number year items      Prop
1:      4 2000    12 0.4444444
2:      3 2000    10 0.3333333
3:      2 2000    15 0.2222222
4:      3 2015     5 0.3750000
5:      4 2015    10 0.5000000
6:      1 2015     7 0.1250000

我想得到每年物品数量的平均值，所以我尝试使用这个功能：

mean.df1=aggregate((df1$number*df1$Prop),list(df1$year), mean)

但它返回错误的均值。我希望它回归：

  Group.1        x
1    2000 2.918918
2    2015 2.296296

其中Group.1是年份，x是正确的平均值。

谢谢！

Answer 1

至aggregate平均物品数/年

aggregate(number ~ year, data=df1, mean)
#   year   number
# 1 2000 3.000000
# 2 2015 2.666667

修改

对于基数R的加权平均值，您可以执行标准的split-apply-combine

sapply(split(df1, df1$year), function(x) weighted.mean(x$number, w=x$items))

或

sapply(split(df1, df1$year), function(x) sum(x$number*x$items)/sum(x$items))
#     2000     2015 
# 2.918919 2.818182

Answer 2

如何使用dplyr包

library(dplyr)
df1  %>% group_by(year) %>% summarise(mean = sum(number * items)/sum(items))

给出了

  year     mean
1 2000 2.918919
2 2015 2.818182

Answer 3

我只需要切换＆＃34;意思是＆＃34;到＆＃34;总和＆＃34;在我的聚合函数中，它变成：

mean.df1=aggregate((df1$number*df1$Prop),list(df1$year), sum)

如何使用R中的聚合函数计算数据框中的均值？

3 个答案:

修改