Question

我有一个包含四列数据的数据集。

我希望按两个变量对行进行分组，将列分组为一个变量

以下是我的数据示例

df <- data.frame(
Price = rnorm(24), 
Grouping = rep(c("CD", "NW", "SMK", "ghd"),6),
Sub_grouping = c("CDapple", "NWapple", "SMKapple", "ghdapple",
               "CDPear", "NWpear", "SMKpear", "ghdpear",
               "CDgrape",  "NWgrape", "SMKgrape", "ghdgrape",
               "CDapple", "NWapple", "SMKapple", "ghdapple",
               "CDPear", "NWpear", "SMKpear", "ghdpear",
               "CDgrape",  "NWgrape", "SMKgrape", "ghdgrape"),
SP = rep(c("SP", "OffSP"),12))

要获得每个子组的Price变量的平均值，我可以运行以下命令：

df <- melt(df)
df_mean <- dcast(df, Grouping + Sub_grouping ~ SP, value.var = "value",  fun.aggregate = mean)

我还想要每个分组变量的平均价值。这可能吗？

我还想计算每个平均价格的价格数量。因此，对于每个集团，由SP和OffSP，为此提供的价格数量;对于每个子组，按SP和OffSP，为此提供的价格数量。

有谁知道怎么做？

我已经看到了这些问题Create a column with a count of occurrences in R How can I count the number of instances a value occurs within a subgroup in R? 但是它们的列联表是2x2，我需要一个表，其中分组和子组为行，SP / OffSP为列。

由于

Answer 1

我们不需要将其重塑为“长期”。格式以获取mean值

library(dplyr)
df %>% 
   group_by(Grouping) %>% #first grouping
   #create the mean column and the count by 'Grouping'
   mutate(AvgPrice = mean(Price), n1 = n()) %>% 
   group_by(Sub_grouping, add= TRUE) %>% #second grouping
   #summarise to get the mean within Sub_grouping and count the values with n()
   summarise(AvgPrice = first(AvgPrice), n1 = first(n1), AvgPrice2 = mean(Price), n2 = n())

注意：如果我们还需要按＆＃39; SP＆＃39;进行分组，请将第一个group_by语句更改为

df
  %>%
   group_by(Grouping, SP) %>%
   ...
   ...

如果我们希望获得每个＆＃39; SP＆＃39;的mean和length并希望作为单独的列，一个紧凑的选项dcast来自data.table，可以使用多个函数和多个value.var列

library(data.table)
dcast(setDT(df), Grouping + Sub_grouping ~ SP, value.var = "Price", c(mean, length))

通过对变量进行分组和子分组来查找平均值，并计算R中这些组中值发生的次数

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