如何在R中根据字符列计算多个列的平均值？

如果我们有一个字符列，这意味着该列中更可能存在重复值，因此无法直接根据字符列中的值计算数值列的平均值。为此，我们可以使用aggregate函数，如下例所示。

示例1

考虑以下数据框：

 在线演示

set.seed(214)
x1<−sample(c("A","B","C"),20,replace=TRUE)
x2<−rnorm(20,2,0.25)
x3<−rnorm(20,524,32.14)
x4<−rnorm(20,0.4,0.007)
df1<−data.frame(x1,x2,x3,x4)
df1

输出

  x1    x2      x3        x4
1 C 1.798039 483.1139 0.4105840
2 A 2.044579 574.3082 0.3970706
3 B 1.563161 517.0169 0.3983528
4 A 1.722058 546.6778 0.4049876
5 C 2.279675 527.9437 0.3959229
6 C 1.721763 549.1909 0.4096398
7 A 1.903552 486.4005 0.4091737
8 C 2.268382 502.0860 0.3998178
9 B 1.637324 540.1949 0.3970408
10 B 2.204911 433.7537 0.4003291
11 A 2.124006 521.2464 0.3935380
12 C 1.830028 525.4325 0.3937420
13 C 1.353421 553.7063 0.3974116
14 B 2.067984 547.9531 0.3958582
15 C 1.849775 537.0034 0.3986610
16 C 1.763957 531.4417 0.4015034
17 A 1.932413 545.7784 0.4215530
18 B 2.147503 491.7046 0.3918060
19 C 2.222639 563.4852 0.3902110
20 A 1.979280 483.2847 0.3820964

根据x1中的值查找列平均值：

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示例

aggregate(.~x1,data=df1,mean)

输出

  x1    x2      x3       x4
1 A 1.950981 526.2827 0.4014032
2 B 1.924176 506.1246 0.3966774
3 C 1.898631 530.3782 0.3997215

示例2

 在线演示

y1<−sample(c("Male","Female"),20,replace=TRUE)
y2<−rpois(20,2)
y3<−rpois(20,5)
y4<−rpois(20,3)
y5<−rpois(20,2)
y6<−rpois(20,1)
y7<−rpois(20,4)
df2<−data.frame(y1,y2,y3,y4,y5,y6,y7)
df2

输出

   y1     y2 y3 y4 y5 y6 y7
1  Male   1  6  1  1  1  4
2  Male   4  2  1  4  0 5
3  Male   2  6  5  3  1 2
4  Male   4  4  0  3  2  0
5  Male   1  2  6  2  2 2
6  Female 5  4  2  4  0 5
7  Male   2  4  3  1  2 3
8  Male   3  8  1  2  1 5
9  Male   0  3  2  1  2 5
10 Female 3  5  1  2  1 3
11 Female 2  5  3  2  1 2
12 Female 3  8  1  0  1 6
13 Female 1  2  5  2  1 3
14 Male   2  7  1  1  0 3
15 Male   3  5  2  4  2 4
16 Female 5  6  2  4  1 0
17 Female 2  3  1  0  1 3
18 Male   2  6  3  0  1 6
19 Female 2  6  5  1  0 0
20 Female 2  6  4  5  0 3

根据y1中的值查找列平均值：

aggregate(.~y1,data=df2,mean)

输出

    y1      y2      y3       y4       y5        y6 y7
1 Female 2.777778 5.000000 2.666667 2.222222 0.6666667 2.777778
2 Male 2.181818 4.818182 2.272727 2.000000 1.2727273 3.545455

更新于：2021年2月5日

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