的R - 嵌套總 - 優文庫

-1

我有一個這樣的表D1（三列，JB Y和P）的R - 嵌套總

JB Y P 
AA 11 1 
BB 11 2 
AA 12 3 
BB 12 4 
AA 13 3 
CC 12 4 
CC 13 2 
DD 11 1 
DD 12 1 
DD 13 3 
BB 12 3

和我所試圖做的是就是讓嵌套的集合。我的意思是結果應該是這樣的：

JB Y Avergare (P) 
AA 11 1 
AA 12 2 
AA 13 3 
BB 11 2 
BB 12 3.5 
CC 12 4 
CC 13 2 
DD 11 1 
DD 12 1 
DD 13 3

嵌套聚合首先使用Y和比JB聚合，並提供平均P？不確定如果可能。我知道怎麼去只是簡單的彙總，但不知道是否有分析兩個（或多個步驟）數據

來源

2016-01-02 Kalenji

你的意思是你想爲'JB'和'Y'的每個獨特組合'平均（P）'？如果是這樣，那麼使用'dplyr'包做'library（dplyr）'然後'd1％>％group_by（JB，Y）％>％彙總（Avergare = mean（P））''。 – eipi10

'aggregate（P〜JB + Y，mydf，mean）'？爲什麼輸出中的第二個「AA」值爲2？這是一個錯字嗎？ – A5C1D2H2I1M1N2O1R2T1

如果有兩個類似的data.table解決方案，我不明白爲什麼以前發佈的人不被考慮。上面的代碼 – akrun

下面是使用data.table一個解決方案：

library(data.table) 

dt <- data.table(
    JB = c("AA", "BB", "AA", "BB", "AA", "CC", "CC", "DD", "DD", "DD", "BB"), 
    Y = c(11, 11, 12, 12, 13, 12, 13, 11, 12, 13, 12), 
    P = c(1, 2, 3, 4, 3, 4, 2, 1, 1, 3, 3)) 

dt[order(JB), .(avg = mean(P)), by = .(JB, Y)]

中間的.()用於命名聚合結果。如果不需要訂購，您可以省略第一部分，例如只需撥打 dt[, .(avg = mean(P)), by = .(JB, Y)]。

來源

2016-01-02 17:29:31

謝謝。它像魔術一樣工作。我使用了CSV文件並修改了你的代碼，這是我之後的代碼。 – Kalenji

的方式，我們可以使用data.table

library(data.table) 
setDT(df)[, list(P= mean(P)) , .(JB, Y)]

來源

2016-01-02 17:15:44 akrun

通過外觀上來看，這是一種香草aggregate問題，所以你有很多可用的工具。

在基數R中，明顯的候選人是aggregate。

aggregate(P ~ JB + Y, mydf, mean)

您也可以使用「dplyr」包，通過@ eipi10所建議的，如果這是你的風格：

library(dplyr) 
mydf %>% group_by(JB, Y) %>% summarise(P = mean(P))

來源

2016-01-02 17:24:11 A5C1D2H2I1M1N2O1R2T1

的R - 嵌套總

回答

相關問題