Question

嗨，我尝试从虹膜数据集中生成每种物种的Petal.Width和Sepal.Width的平均值。

但是我遇到错误。

代码

tapply(iris$Species, iris$Petal.Width, mean)

导致 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 1 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 1.9 2 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 不适用不适用不适用不适用不适用不适用不适用不适用不适用不适用不适用不适用不适用不适用有22条警告（使用warnings（）查看它们）

tapply(iris$Species, iris$Sepal.Length , mean)

导致 4.3 4.4 4.5 4.6 4.7 4.8 4.9 5 5.1 5.2 5.3 5.4 5.5 5.6 5.7 5.8 5.9 6 6.1 6.2 6.3 6.4 6.5 不适用不适用不适用不适用不适用不适用不适用不适用不适用不适用不适用不适用不适用不适用 6.6 6.7 6.8 6.9 7 7.1 7.2 7.3 7.4 7.6 7.7 7.9 不适用不适用不适用不适用不适用不适用不适用不适用有35条警告（使用warnings（）查看它们）

Answer 1

您的论点是错误的解决方法...

tapply(iris$Petal.Width, iris$Species, mean)
#    setosa versicolor  virginica 
#     0.246      1.326      2.026 

tapply(iris$Sepal.Length, iris$Species, mean)
#     setosa versicolor  virginica 
#     5.006      5.936      6.588

您是否考虑过使用data.table方法？

library(data.table)
iris <- data.table(iris)

# Calculate the mean for all columns by Species ...
iris[, lapply(.SD, mean, na.rm = TRUE), Species]
#      Species Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width
# 1:     setosa        5.006       3.428        1.462       0.246
# 2: versicolor        5.936       2.770        4.260       1.326
# 3:  virginica        6.588       2.974        5.552       2.026

Answer 2

一种tidyverse方法

library(tidyverse)

iris %>% 
  group_by(Species) %>% 
  summarise_at(.vars = c('Sepal.Length', 'Sepal.Width', 'Petal.Length', 'Petal.Width'), .funs = mean)

# A tibble: 3 x 5
#  Species    Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width
#  <fct>             <dbl>       <dbl>        <dbl>       <dbl>
#1 setosa             5.01        3.43         1.46       0.246
#2 versicolor         5.94        2.77         4.26       1.33 
#3 virginica          6.59        2.97         5.55       2.03

使用Tapply函数生成平均值时出错

2 个答案: