在一个聚合中嵌套一个SUM和一个平均值以获得每组的分数

我无法找到与我的问题类似的数据集，所以我将数据集Iris（R中的数据集）更改为看起来相似 - 足够接近！在一个聚合中嵌套一个SUM和一个平均值以获得每组的分数

data = iris 
data$type = gl(5,30,150,labels=c("group1","group2","group3","group4","group5")) 
data$ID = gl(30,5,150)

然后我用下面的代码

xtabs(Sepal.Length ~ Species + type, aggregate(Sepal.Length ~ Species + type + ID, data, mean))

导致

type 
Species  group1 group2 group3 group4 group5 
    setosa  30.16 19.90 0.00 0.00 0.00 
    versicolor 0.00 12.20 35.88 11.28 0.00 
    virginica 0.00 0.00 0.00 26.24 39.64

我的理解是，我的代码做的是对每个ID一起加入Sepal.Length然后取每种物种和种类的这些值的平均值。

这是正确的吗？

如果不是，我该如何得到这个？

此外，如果我的数据是这样的，每个ID有多种类型，我将如何得到这个？（无法弄清楚如何R中构造此）

其实，只是要清透

我要的是，总结在一起Sepal.Length每个ID代码，然后键入它会在所有这些的ID之和的平均值和后的平均Sepal.Length按类型和物种/

来源

2016-09-28 k BORT

随着data.table：

library(data.table) 
setDT(data) 

#sum of Sepal.Length for each ID AND type 
data[, id_type_sum := sum(Sepal.Length), by = .(ID, type)] 

# mean of this variable by type and species 
data[, mean(id_type_sum), by = .(type, Species)] 

# type Species  V1 
# 1: group1  setosa 25.13333 
# 2: group2  setosa 24.87500 
# 3: group2 versicolor 30.50000 
# 4: group3 versicolor 29.90000 
# 5: group4 versicolor 28.20000 
# 6: group4 virginica 32.80000 
# 7: group5 virginica 33.03333

如果你想在这个表格的形式，你可以使用data.table的dcast方法：

library(magrittr) # for the %>% operator 
data[, mean(id_type_sum), by = .(type, Species)] %>% 
    dcast(Species ~ type)

结果：

 Species group1 group2 group3 group4 group5 
1:  setosa 25.13333 24.875  NA  NA  NA 
2: versicolor  NA 30.500 29.9 28.2  NA 
3: virginica  NA  NA  NA 32.8 33.03333

来源

2016-09-28 21:25:32 arvi1000

我用这个代码在我的实际数据与数字看起来像我预料到的！非常感谢你，这真是太棒了 –

不客气！ 'data.table'是一个很好的包 – arvi1000

在一个聚合中嵌套一个SUM和一个平均值以获得每组的分数

回答

相关问题