Question

这是在R.我有点卡在此。我需要将这些国家分组到他们的地区，我想我明白该怎么做：

life_expectancy_split_in_regions＆lt; - split（life_expectancy，life_expectancy $ region）

然后，我想我需要利用“apply”来遍历每个区域并执行此功能：

mean_of_regions＆lt; - apply（life_expectancy_split_in_regions，function（x）{sapply（x $ change，mean）}）
我认为这将获得每个地区的平均值。
然后，比较不同的地区，以确定哪个地区的“预期寿命平均变化”最高：我不知道该怎么做。
- 只有很多活动部件，如果有人可以帮助我巩固我对它如何组合的理解，那就太好了。我为我的业余编码道歉。

Answer 1

我避免像这样拆分桌子，而是一起使用它。您需要找到每个区域的平均变化，然后确定哪个区域的变化最大。

我个人最喜欢的，data.table在这里效果很好：

library( data.table )
setDT( life_expectancy )

首先，对表格by区域进行分组，我们会找到每个区域的平均变化，标记该列mean.change。然后，我们将创建的表格管道到另一个函数，以提取具有最高mean.change结果的区域。

life_expectancy[ , .( mean.change = mean( change ) ),
                 by = region
              ][ , region[ which.max( mean.change ) ] ]

这应该（我无法测试，因为我没有你的数据）输出一个区域名称，对应于最高的平均值变化。

Answer 2

随机数据的Tidyverse解决方案，因为您不提供样本数据：

    <body>
<div id="red-square">Fox</div>
<div id="blue-square">Other Side</div>
<div id="yellow-square">Oats</div>
<div id="pink-square">Chicken</div>

<script type="text/javascript">

    $("#red-square").draggable();
    $("#pink-circle").draggable();
    $("#yellow-square").draggable();
    $("#blue-square").droppable({
        drop: function( event, ui ) {
        alert("No");

    }

    });     

</script>

</body>

如何将国家/地区的数据框架划分为区域，计算每个区域的平均值，然后确定哪个区域的平均值最高？

2 个答案: