我需要使用R得到大数据集的所有列的平均值,按2个变量分组。
让我们尝试使用mtcars:
library(dplyr)
g_mtcars <- group_by(mtcars, cyl, gear)
summarise(g_mtcars, mean (hp))
# Source: local data frame [8 x 3]
# Groups: cyl [?]
#
# cyl gear `mean(hp)`
# <dbl> <dbl> <dbl>
# 1 4 3 97.0000
# 2 4 4 76.0000
# 3 4 5 102.0000
# 4 6 3 107.5000
# 5 6 4 116.5000
# 6 6 5 175.0000
# 7 8 3 194.1667
# 8 8 5 299.5000
它适用于&#34; hp&#34;,但我需要获得mtcars的其他每列的平均值(除了&#34; cyl&#34;&#34; gear&#34;组)。
数据集很大,有几列。手动输入,如下所示:summarise(g_mtcars, mean (hp), mean(drat), mean (wt),...)
它不是实用的。
答案 0 :(得分:6)
您要找的是来自?summarise_all
的{{1}}或?summarise_each
编辑:完整代码:
dplyr
答案 1 :(得分:1)
使用data.table。(但是你不能setDT(mtcars)
因为绑定已被锁定。将其复制到另一个名称,如dt并尝试
library(data.table)
setDT(mtcars)[ , lapply(.SD, mean) , by=c("cyl", "gear")]
答案 2 :(得分:0)
aggregate
是base
中最简单的方法:
aggregate(. ~ cyl + gear, data = mtcars, FUN = mean)
# cyl gear mpg disp hp drat wt qsec vs am carb
# 1 4 3 21.500 120.1000 97.0000 3.700000 2.465000 20.0100 1.0 0.00 1.000000
# 2 6 3 19.750 241.5000 107.5000 2.920000 3.337500 19.8300 1.0 0.00 1.000000
# 3 8 3 15.050 357.6167 194.1667 3.120833 4.104083 17.1425 0.0 0.00 3.083333
# 4 4 4 26.925 102.6250 76.0000 4.110000 2.378125 19.6125 1.0 0.75 1.500000
# 5 6 4 19.750 163.8000 116.5000 3.910000 3.093750 17.6700 0.5 0.50 4.000000
# 6 4 5 28.200 107.7000 102.0000 4.100000 1.826500 16.8000 0.5 1.00 2.000000
# 7 6 5 19.700 145.0000 175.0000 3.620000 2.770000 15.5000 0.0 1.00 6.000000
# 8 8 5 15.400 326.0000 299.5000 3.880000 3.370000 14.5500 0.0 1.00 6.000000
答案 3 :(得分:-1)
您可以在dplyr::summarize
中使用多个均值语句,如下所示:
library(dplyr)
mtcars %>%
group_by(cyl, gear) %>%
summarize(mean_hp = mean(hp), mean_wt = mean(wt))
# Source: local data frame [8 x 4]
# Groups: cyl [?]
# cyl gear mean_hp mean_wt
# <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
# 1 4 3 97.0000 2.465000
# 2 4 4 76.0000 2.378125
# 3 4 5 102.0000 1.826500
# 4 6 3 107.5000 3.337500
# 5 6 4 116.5000 3.093750
# 6 6 5 175.0000 2.770000
# 7 8 3 194.1667 4.104083
# 8 8 5 299.5000 3.370000
答案 4 :(得分:-1)
为了完整起见,您可以使用包plyr
并执行此操作:
library(plyr)
ddply(mtcars,c('cyl','gear'), summarize,mean_hp=mean(hp))