Question

如果我有一个简单的数据框，其样本和数字表示为如下字符：

Sample     Vals
 A         1,2,3,4,5
 B         3,4,5,6,7
 C         6,7,8

这样我们就可以将字符串转换和操作为数字（或传递给函数）以获得类似于均值（或其他）的内容。

Sample     Vals         Mean
 A         1,2,3,4,5    3
 B         3,4,5,6,7    5
 C         6,7,8        7

我遇到的挑战是类型转换。例如，我可以通过

拆分val

df$Vals<-strsplit(df$Vals, ",")

但是将它转换为数字或整数会变得有点棘手，即使尝试使用＆＃39; as.numeric＆＃39;等等。看起来像一个相当直接的事情，但我试图找到一个合适的答案无济于事。

Answer 1

使用base R，我们可以用逗号strsplit拆分列，然后找到mean。读取数据时务必设置stringsAsFactors=FALSE：

df$Mean <- sapply(strsplit(df$Vals, ","), function(x) mean(as.numeric(x)))
df
#  Sample      Vals Mean
#1      A 1,2,3,4,5    3
#2      B 3,4,5,6,7    5
#3      C     6,7,8    7

Answer 2

我们可以使用data.table。按“示例”分组，我们将“Vals”分为,，转换为“数字”获取mean并将其分配（:=）作为“均值”列。

library(data.table)
setDT(df1)[,Mean := mean(as.numeric(strsplit(Vals, ',')[[1]])) , by = Sample]
df1
#   Sample      Vals Mean
#1:      A 1,2,3,4,5    3
#2:      B 3,4,5,6,7    5
#3:      C     6,7,8    7

或者使用cSplit，我们将'Vals'除以,，得到'Vals'的mean，按'Sample'分组。

library(splitstackshape)
cSplit(df1, 'Vals', ',', 'long')[, list(Vals=toString(Vals), 
                       Mean=mean(Vals)) , by = Sample]

Answer 3

使用data.table的另一个选项是合并tstrsplit和rowMeans，从而避免使用行操作数

library(data.table) #V1.9.6+
setDT(df)[, Mean := rowMeans(setDT(tstrsplit(Vals, ",", type.convert = TRUE)), na.rm = TRUE)]
#    Sample      Vals Mean
# 1:      A 1,2,3,4,5    3
# 2:      B 3,4,5,6,7    5
# 3:      C     6,7,8    7

对数据帧中的数字字符串执行功能

3 个答案: