Question

我有一个包含7列的数据框（wc2）：

    cm5      cm10      cm15      cm20      cm25      cm30       run_time
1 0.1221060 0.1221060 0.1221060 0.1221060 0.1221060 0.1221060        0
2 0.4084525 0.4028010 0.3617393 0.2595060 0.1294412 0.1220099        2
3 0.4087809 0.4042515 0.3711077 0.3119956 0.2241836 0.1290348        4
4 0.4088547 0.4045780 0.3732053 0.3218224 0.2611785 0.1720426        6
5 0.4088770 0.4046887 0.3739936 0.3255557 0.2739738 0.2081264        8
6 0.4088953 0.4047649 0.3744183 0.3273794 0.2798225 0.2273250       10

对于每一行（run_time），我想首先平均第一列，然后是第一列和第二列，然后是第一列，第二列和第三列，依此类推，直到第6列。平均结果应该在新列或新数据框中（我不介意）。我使用以下代码完成了它：

wc2$dia10 <- wc2$cm5
wc2$dia20 <- rowMeans(wc2[c("cm5", "cm10")])
wc2$dia30 <- rowMeans(wc2[c("cm5", "cm10", "cm15")])
wc2$dia40 <- rowMeans(wc2[c("cm5", "cm10", "cm15", "cm20")])
wc2$dia50 <- rowMeans(wc2[c("cm5", "cm10", "cm15", "cm20", "cm25")])
wc2$dia60 <- rowMeans(wc2[c("cm5", "cm10", "cm15", "cm20", "cm25", "cm30")])

根据我对R的基本知识，我有一个更好的方法，但我无法弄清楚如何。特别是当我有更多的列时。我查看了R＆＃34中的数据帧的总和和增加数量的答案。但无法理解或将其应用于我的数据。

感谢您的帮助

Answer 1

您可以将Reduce与accumulate = TRUE参数一起使用，如下所示，

sapply(Reduce(c, 1:(ncol(df)-1), accumulate = TRUE)[-1], function(i) rowMeans(df[i]))

或者获得准确的输出，

setNames(data.frame(df[1],sapply(Reduce(c, 1:(ncol(df)-1),accumulate = TRUE)[-1], function(i) 
           rowMeans(df[i]))), paste0('dia', seq(from = 10, to = ncol(df[-1])*10, by = 10)))

或者@ A5C1D2H2I1M1N2O1R2T1在评论中建议，

do.call(cbind, setNames(lapply(1:6, function(x) rowMeans(df[1:x])),
                                        paste0("dia", seq(10, 60, 10)))

两者都给予，

    dia10     dia20     dia30     dia40     dia50     dia60
1 0.1221060 0.1221060 0.1221060 0.1221060 0.1221060 0.1221060
2 0.4084525 0.4056268 0.3909976 0.3581247 0.3123880 0.2806583
3 0.4087809 0.4065162 0.3947134 0.3740339 0.3440639 0.3082257
4 0.4088547 0.4067164 0.3955460 0.3771151 0.3539278 0.3236136
5 0.4088770 0.4067829 0.3958531 0.3782787 0.3574178 0.3325359
6 0.4088953 0.4068301 0.3960262 0.3788645 0.3590561 0.3371009

或者将其添加到原始数据框中，然后

cbind(df, setNames(lapply(1:6, function(x) rowMeans(df[1:x])),
                                    paste0("dia", seq(10, 60, 10))))

Answer 2

以下是使用apply和cumsum的替代方法。使用rowMeans几乎肯定是可取的，但是这种方法一次完成计算。

setNames(data.frame(t(apply(dat[1:6], 1, cumsum) / 1:6)),
         paste0("dia", seq(10, 60, 10)))
      dia10     dia20     dia30     dia40     dia50     dia60
1 0.1221060 0.1221060 0.1221060 0.1221060 0.1221060 0.1221060
2 0.4084525 0.4056268 0.3909976 0.3581247 0.3123880 0.2806583
3 0.4087809 0.4065162 0.3947134 0.3740339 0.3440639 0.3082257
4 0.4088547 0.4067164 0.3955460 0.3771151 0.3539278 0.3236136
5 0.4088770 0.4067829 0.3958531 0.3782787 0.3574178 0.3325359
6 0.4088953 0.4068301 0.3960262 0.3788645 0.3590561 0.3371009

使用更智能的Reduce("+"和@ alexis-laz建议的累积，我们可以做

mapply("/", Reduce("+", dat[1:6], accumulate = TRUE), 1:6)

或获取具有所需名称的data.frame

setNames(data.frame(mapply("/", Reduce("+", dat[1:6], accumulate = TRUE), 1:6)),
         paste0("dia", seq(10, 60, 10)))

下面的丑陋代码遵循相同的想法，没有mapply

setNames(data.frame(Reduce("+", dat[1:6], accumulate = TRUE)) /
                    rep(1:6, each=nrow(dat)), paste0("dia", seq(10, 60, 10)))

平均越来越多的数据帧列

2 个答案: