Question

我有一组数据，其中我以3组读数记录值（以便能够获得SEM的一般概念）。我将它们记录在一个如下所示的列表中，我试图将其折叠成每组3个点的平均值：

我想基本上将每3行折叠成一行，其中为该集合提供平均数据值。实质上，它看起来如下：

这是我知道基本上如何在Excel中做的事情（即使用数据透视表），但我不知道如何在MATLAB中做同样的事情。我已经尝试过使用accumarray但很难知道如何合并多个条件。我需要创建一个subs数组，其数字对应于每组唯一的3个数据点。通过蛮力，我可以创建一个数组，如：

subs = [1 1 1; 2 2 2; 3 3 3; 4 4 4; ...]'

使用一些循环并将其作为我的子数组，但由于它不依赖于数据本身，并且可能始终存在奇怪的打嗝（即每组超过3个数据点，或缺少数据等）。我知道必须有某种方法让这种类似的Pivot-table-esque分组，但需要一些帮助才能让它开始。感谢。

以下是文本形式的输入数据：

Subject  Flow   On/Off   Values
1        10     1        2.20
1        10     1        2.50
1        10     1        2.60
1        20     1        5.50
1        20     1        6.10
1        20     1        5.90
1        30     1        10.10
1        30     1        10.50
1        30     1        10.50
1        10     0        1.90
1        10     0        2.20
1        10     0        2.30
1        20     0        5.20
1        20     0        5.80
1        20     0        5.60
1        30     0        9.80
1        30     0        10.20
1        30     0        10.20
2        10     1        5.70
2        10     1        6.00
2        10     1        6.10
2        20     1        9.00
2        20     1        9.60
2        20     1        9.40
2        30     1        13.60
2        30     1        14.00
2        30     1        14.00
2        10     0        5.40
2        10     0        5.70
2        10     0        5.80
2        20     0        8.70
2        20     0        9.30
2        20     0        9.10
2        30     0        13.30
2        30     0        13.70
2        30     0        13.70

Answer 1

您可以像这样使用unique和accumarray来维护数据行的顺序：

[newData, ~, subs] = unique(data(:, 1:3), 'rows', 'stable');
newData(:, 4) = accumarray(subs, data(:, 4), [], @mean);

newData =

    1.0000   10.0000    1.0000    2.4333
    1.0000   20.0000    1.0000    5.8333
    1.0000   30.0000    1.0000   10.3667
    1.0000   10.0000         0    2.1333
    1.0000   20.0000         0    5.5333
    1.0000   30.0000         0   10.0667
    2.0000   10.0000    1.0000    5.9333
    2.0000   20.0000    1.0000    9.3333
    2.0000   30.0000    1.0000   13.8667
    2.0000   10.0000         0    5.6333
    2.0000   20.0000         0    9.0333
    2.0000   30.0000         0   13.5667

Answer 2

我认为

您希望根据前三列的唯一值进行平均（不是在三行组中，尽管这两个条件在您的示例中重合）;
订单由第1列确定，然后是第3列，然后是第2列。

然后，将您的数据表示为x，

[~, ~, subs] = unique(x(:, [1 3 2]), 'rows', 'sorted');
result = accumarray(subs, x(:,end), [], @mean);

给出

如您所见，我使用unique的第三个输出与'rows'和'sorted'选项。这将根据所需顺序基于数据的前三列创建subs分组向量。然后，将其传递给accumarray计算均值。

Answer 3

accumarray确实是要走的路。首先，您需要使用unique：

为每组值分配索引

[unique_subjects, ~, ind_subjects] = unique(vect_subjects);
[unique_flows, ~, ind_flows] = unique(vect_flows);
[unique_on_off, ~, ind_on_off] = unique(vect_on_off);

基本上，您现在ind_subjects，ind_flows和ind_on_off的值为[1..2]，[1..3]和[1..2]。

现在，您可以计算[3x2x2]数组中的平均值（在您的示例中）：

mean_values = accumarray([ind_flows, ind_on_off, ind_subjects], vect_values, [], @mean);
mean_values = mean_values(:);

Nota ：根据您的示例设置顺序。

然后你可以构建摘要：

[ind1, ind2, ind3] = ndgrid(1:numel(unique_flows), 1:numel(unique_on_off), 1:numel(unique_subjects));
flows_summary = unique_flows(ind1(:));
on_off_summary = unique_on_off(ind2(:));
subjects_summary = unique_subjects(ind3(:));

Nota ：也适用于非数字值。

Answer 4

您还应该尝试查看findgroups和splitapply参考页面。在这里使用它们的最简单方法可能是将数据放在表格中：

rdd.isEmpty

如何根据多个条件积累（平均）数据

4 个答案: