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每个数据组中的平均值 (6)
以下是在基础R执行此操作的各种方法，包括可选的aggregate方法。 下面的例子每月返回意味着，我认为是您要求的。 虽然，可以用同样的方法返回每个人的手段：
使用ave ：
my.data <- read.table(text = '
Name Month Rate1 Rate2
Aira 1 12 23
Aira 2 18 73
Aira 3 19 45
Ben 1 53 19
Ben 2 22 87
Ben 3 19 45
Cat 1 22 87
Cat 2 67 43
Cat 3 45 32
', header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE, na.strings = 'NA')
Rate1.mean <- with(my.data, ave(Rate1, Month, FUN = function(x) mean(x, na.rm = TRUE)))
Rate2.mean <- with(my.data, ave(Rate2, Month, FUN = function(x) mean(x, na.rm = TRUE)))
my.data <- data.frame(my.data, Rate1.mean, Rate2.mean)
my.data
使用by ：
my.data <- read.table(text = '
Name Month Rate1 Rate2
Aira 1 12 23
Aira 2 18 73
Aira 3 19 45
Ben 1 53 19
Ben 2 22 87
Ben 3 19 45
Cat 1 22 87
Cat 2 67 43
Cat 3 45 32
', header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE, na.strings = 'NA')
by.month <- as.data.frame(do.call("rbind", by(my.data, my.data$Month, FUN = function(x) colMeans(x[,3:4]))))
colnames(by.month) <- c('Rate1.mean', 'Rate2.mean')
by.month <- cbind(Month = rownames(by.month), by.month)
my.data <- merge(my.data, by.month, by = 'Month')
my.data
使用lapply和split ：
my.data <- read.table(text = '
Name Month Rate1 Rate2
Aira 1 12 23
Aira 2 18 73
Aira 3 19 45
Ben 1 53 19
Ben 2 22 87
Ben 3 19 45
Cat 1 22 87
Cat 2 67 43
Cat 3 45 32
', header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE, na.strings = 'NA')
ly.mean <- lapply(split(my.data, my.data$Month), function(x) c(Mean = colMeans(x[,3:4])))
ly.mean <- as.data.frame(do.call("rbind", ly.mean))
ly.mean <- cbind(Month = rownames(ly.mean), ly.mean)
my.data <- merge(my.data, ly.mean, by = 'Month')
my.data
使用sapply和split ：
my.data <- read.table(text = '
Name Month Rate1 Rate2
Aira 1 12 23
Aira 2 18 73
Aira 3 19 45
Ben 1 53 19
Ben 2 22 87
Ben 3 19 45
Cat 1 22 87
Cat 2 67 43
Cat 3 45 32
', header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE, na.strings = 'NA')
my.data
sy.mean <- t(sapply(split(my.data, my.data$Month), function(x) colMeans(x[,3:4])))
colnames(sy.mean) <- c('Rate1.mean', 'Rate2.mean')
sy.mean <- data.frame(Month = rownames(sy.mean), sy.mean, stringsAsFactors = FALSE)
my.data <- merge(my.data, sy.mean, by = 'Month')
my.data
使用aggregate ：
my.data <- read.table(text = '
Name Month Rate1 Rate2
Aira 1 12 23
Aira 2 18 73
Aira 3 19 45
Ben 1 53 19
Ben 2 22 87
Ben 3 19 45
Cat 1 22 87
Cat 2 67 43
Cat 3 45 32
', header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE, na.strings = 'NA')
my.summary <- with(my.data, aggregate(list(Rate1, Rate2), by = list(Month),
FUN = function(x) { mon.mean = mean(x, na.rm = TRUE) } ))
my.summary <- do.call(data.frame, my.summary)
colnames(my.summary) <- c('Month', 'Rate1.mean', 'Rate2.mean')
my.summary
my.data <- merge(my.data, my.summary, by = 'Month')
my.data
https://src-bin.com
这个问题在这里已经有了答案：
我有一个data.frame ，我需要计算每个组的平均值（即Month ，下面）。
Name Month Rate1 Rate2
Aira 1 12 23
Aira 2 18 73
Aira 3 19 45
Ben 1 53 19
Ben 2 22 87
Ben 3 19 45
Cat 1 22 87
Cat 2 67 43
Cat 3 45 32
我想要的输出如下所示，其中Rate1和Rate2的值是组的含义。 请忽视价值，我为此举了一个例子。
Name Rate1 Rate2
Aira 23.21 12.2
Ben 45.23 43.9
Cat 33.22 32.2
Answer #1
你也可以使用package plyr ，这在某种程度上更加通用：
library(plyr)
ddply(d, .(Name), summarize, Rate1=mean(Rate1), Rate2=mean(Rate2))
Name Rate1 Rate2
1 Aira 16.33333 47.00000
2 Ben 31.33333 50.33333
3 Cat 44.66667 54.00000
Answer #2
您还可以使用sqldf软件包完成此操作，如下所示：
library(sqldf)
x <- read.table(text='Name Month Rate1 Rate2
Aira 1 12 23
Aira 2 18 73
Aira 3 19 45
Ben 1 53 19
Ben 2 22 87
Ben 3 19 45
Cat 1 22 87
Cat 2 67 43
Cat 3 45 32', header=TRUE)
sqldf("
select
Name
,avg(Rate1) as Rate1_float
,avg(Rate2) as Rate2_float
,avg(Rate1) as Rate1
,avg(Rate2) as Rate2
from x
group by
Name
")
# Name Rate1_float Rate2_float Rate1 Rate2
#1 Aira 16.33333 47.00000 16 47
#2 Ben 31.33333 50.33333 31 50
#3 Cat 44.66667 54.00000 44 54
正如其他答案中所示，我最近转换为dplyr ，但sqldf很好，因为大多数数据分析师/数据科学家/开发人员至少在SQL方面有一定的流畅度。 通过这种方式，我认为它倾向于比dplyr或上面提出的其他解决方案更通用的可读代码。
更新：在回应下面的评论时，我试图更新如上所示的代码。 但是，这种行为并非如我所料。 看来列定义（即int vs float ）仅在列别名与原始列名称匹配时才进行。 当您指定一个新名称时，聚合列将返回而不会舍入。
Answer #3
我描述了两种实现方法，一种基于data.table ，另一种基于reshape2包。 data.table方式已经有了答案，但我试图让它更清晰和更详细。
数据是这样的：
d <- structure(list(Name = structure(c(1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 3L,
3L, 3L), .Label = c("Aira", "Ben", "Cat"), class = "factor"),
Month = c(1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L), Rate1 = c(12L,
18L, 19L, 53L, 22L, 19L, 22L, 67L, 45L), Rate2 = c(23L, 73L,
45L, 19L, 87L, 45L, 87L, 43L, 32L)), .Names = c("Name", "Month",
"Rate1", "Rate2"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -9L
))
head(d)
Name Month Rate1 Rate2
1 Aira 1 12 23
2 Aira 2 18 73
3 Aira 3 19 45
4 Ben 1 53 19
5 Ben 2 22 87
6 Ben 3 19 45
library("reshape2")
mym <- melt(d, id = c("Name"))
res <- dcast(mym, Name ~ variable, mean)
res
#Name Month Rate1 Rate2
#1 Aira 2 16.33333 47.00000
#2 Ben 2 31.33333 50.33333
#3 Cat 2 44.66667 54.00000
使用data.table：
# At first, I convert the data.frame to data.table and then I group it
setDT(d)
d[, .(Rate1 = mean(Rate1), Rate2 = mean(Rate2)), by = .(Name)]
# Name Rate1 Rate2
#1: Aira 16.33333 47.00000
#2: Ben 31.33333 50.33333
#3: Cat 44.66667 54.00000
还有一种方法可以避免在使用.SD的data.table中为j编写很多参数
d[, lapply(.SD, mean), by = .(Name)]
# Name Month Rate1 Rate2
#1: Aira 2 16.33333 47.00000
#2: Ben 2 31.33333 50.33333
#3: Cat 2 44.66667 54.00000
如果我们只想要Rate1和Rate2 ，那么我们可以使用如下所示的.SDcols ：
d[, lapply(.SD, mean), by = .(Name), .SDcols = 3:4]
# Name Rate1 Rate2
#1: Aira 16.33333 47.00000
#2: Ben 31.33333 50.33333
#3: Cat 44.66667 54.00000
Answer #4
第三个很好的选择是使用包data.table ，它也包含类data.frame，但是您正在查找的操作计算速度要快得多。
library(data.table)
mydt <- structure(list(Name = c("Aira", "Aira", "Aira", "Ben", "Ben", "Ben", "Cat", "Cat", "Cat"), Month = c(1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L), Rate1 = c(15.6396600443877, 2.15649279424609, 6.24692918928743, 2.37658797276116, 34.7500663272292, 3.28750138697048, 29.3265553981065, 17.9821839334431, 10.8639802575958), Rate2 = c(17.1680489538369, 5.84231656330206, 8.54330866437461, 5.88415184986176, 3.02064294862551, 17.2053351400752, 16.9552950199166, 2.56058000170089, 15.7496228048122)), .Names = c("Name", "Month", "Rate1", "Rate2"), row.names = c(NA, -9L), class = c("data.table", "data.frame"))
现在，对于每个人（姓名），对于所有3个月采取Rate1和Rate2的均值：首先，确定要采用哪些列的平均值
colstoavg <- names(mydt)[3:4]
现在我们使用lapply来平均我们想要平均的列（colstoavg）
mydt.mean <- mydt[,lapply(.SD,mean,na.rm=TRUE),by=Name,.SDcols=colstoavg]
mydt.mean
Name Rate1 Rate2
1: Aira 8.014361 10.517891
2: Ben 13.471385 8.703377
3: Cat 19.390907 11.755166
Answer #5
这种类型的操作正是为以下目的设计的：
d <- read.table(text='Name Month Rate1 Rate2
Aira 1 12 23
Aira 2 18 73
Aira 3 19 45
Ben 1 53 19
Ben 2 22 87
Ben 3 19 45
Cat 1 22 87
Cat 2 67 43
Cat 3 45 32', header=TRUE)
aggregate(d[, 3:4], list(d$Name), mean)
Group.1 Rate1 Rate2
1 Aira 16.33333 47.00000
2 Ben 31.33333 50.33333
3 Cat 44.66667 54.00000
这里我们聚合data.frame d 3列和第4列，按d$Name分组，并应用mean函数。
或者，使用公式界面：
aggregate(. ~ Name, d[-2], mean)
