如何从R数据框中创建包含某些列行均值的新数据框？

查找行均值可以帮助我们识别所有变量性质相同的情况下案例的平均表现，这也很容易实现。但如果某些列具有不同类型的数据，则我们必须提取我们想要查找行均值的列。因此，我们可以使用rowMeans函数创建一个包含所需列行均值的新数据框。

示例

 在线演示

考虑以下数据框：

set.seed(88)
Group<-LETTERS[1:10]
x1<-rpois(20,2)
x2<-rpois(20,5)
x3<-rpois(20,10)
df<-data.frame(Group,x1,x2,x3)
df

输出

 Group x1 x2 x3
1 A 2 3 10
2 B 0 6 7
3 C 3 7 9
4 D 2 8 9
5 E 6 8 9
6 F 8 6 4
7 G 0 4 5
8 H 3 7 10
9 I 3 5 11
10 J 5 4 10
11 A 2 3 9
12 B 3 7 8
13 C 2 6 6
14 D 1 4 7
15 E 0 7 12
16 F 1 8 9
17 G 0 5 11
18 H 2 6 9
19 I 3 7 5
20 J 3 9 6

创建一个新数据框，其中包含与原始df中的Group列相同以及x1、x2和x3列均值的RowMeans：

row_means_df<-data.frame(Group=df[,1],RowMeans=rowMeans(df[,-1]))
row_means_df
Group RowMeans
1 A 5.000000
2 B 4.333333
3 C 6.333333
4 D 6.333333
5 E 7.666667
6 F 6.000000
7 G 3.000000
8 H 6.666667
9 I 6.333333
10 J 6.333333
11 A 4.666667
12 B 6.000000
13 C 4.666667
14 D 4.000000
15 E 6.333333
16 F 6.000000
17 G 5.333333
18 H 5.666667
19 I 5.000000
20 J 6.000000

创建一个新数据框，其中包含与原始df中的Group列相同以及x2和x3列（即第3列和第4列）均值的RowMeans：

row_means_3.4_cols_df<-data.frame(Group=df[,1],RowMeans=rowMeans(df[,-c(1,2)]))
row_means_3.4_cols_df
Group RowMeans
1 A 6.5
2 B 6.5
3 C 8.0
4 D 8.5
5 E 8.5
6 F 5.0
7 G 4.5
8 H 8.5
9 I 8.0
10 J 7.0
11 A 6.0
12 B 7.5
13 C 6.0
14 D 5.5
15 E 9.5
16 F 8.5
17 G 8.0
18 H 7.5
19 I 6.0
20 J 7.5

更新于：2020年8月21日

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