Question

如何有效地结合多列的方法？我想创建一个对象，其中包含以A开头的变量的均值列表和一个单独的对象，该对象具有以C开头的变量的均值列表。理想情况下，我可以使用列号而不是变量名称列号更容易输入。

A1U_sweet  A2F_dip  A3U_bbq  C1U_sweet  C2F_dip  C3U_bbq
1          2        1        NA         NA       NA
NA         NA       NA       4          1        2
2          4        7        NA         NA       NA

我过去使用过以下功能，但效率很低。我有比这里描述的更多的列。我将此包括在内以澄清我想要做的事情。

average_A<-data.frame((mean(A1U_sweet, na.rm = TRUE)), (mean(A2F_dip, na.rm = TRUE)), (mean(A3U_bbq, na.rm = TRUE)))
average_C<-data.frame((mean(C1U_sweet, na.rm = TRUE)), (mean(C2F_dip, na.rm = TRUE)), (mean(C3U_bbq, na.rm = TRUE)))

Answer 1

我们可以使用列名的第一个字符split数据，然后使用colMeans对每个list元素执行base R并保留输出在list

中

lst <- lapply(split.default(df1, sub("\\d+.*", "", names(df1))), colMeans, na.rm = TRUE)
lst
#$A
#  A1U_sweet   A2F_dip   A3U_bbq 
#      1.5       3.0       4.0 

#$C
#  C1U_sweet   C2F_dip   C3U_bbq 
#      4         1         2

或者使用substr并在删除列名称的前缀部分后将其保留在单个数据集中

res <- t(sapply(split.default(df1, substr(names(df1), 1, 1)), colMeans, na.rm = TRUE))
colnames(res) <- sub("^..", "", colnames(res))
res
#    U_sweet   F_dip   U_bbq
#A       1.5       3       4 
#C       4.0       1       2

或另一个选项是使用tidyverse，我们gather将数据mean加入＆＃39; long＆＃39;格式然后按组<{1}}获取

library(dplyr)
library(tidyr)
library(stringr)
df1 %>%
   gather(group, value) %>% 
   group_by(grp = str_sub(group, 1, 1), group)  %>% 
   summarise(value = mean(value, na.rm = TRUE)) %>%
   ungroup %>%
   select(-grp)
# A tibble: 6 x 2
#   group     value
#   <chr>     <dbl>
#1 A1U_sweet  1.50
#2 A2F_dip    3.00
#3 A3U_bbq    4.00
#4 C1U_sweet  4.00
#5 C2F_dip    1.00
#6 C3U_bbq    2.00

数据

df1 <- structure(list(A1U_sweet = c(1L, NA, 2L), A2F_dip = c(2L, NA, 
4L), A3U_bbq = c(1L, NA, 7L), C1U_sweet = c(NA, 4L, NA), C2F_dip = c(NA, 
1L, NA), C3U_bbq = c(NA, 2L, NA)), .Names = c("A1U_sweet", "A2F_dip", 
 "A3U_bbq", "C1U_sweet", "C2F_dip", "C3U_bbq"), class = "data.frame", 
 row.names = c(NA, -3L))

使用R中的多个其他变量创建变量

1 个答案:

数据