2013-04-18 110 views
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我確定這個問題已經被回答過了,但是我想通過一次處理多個變量(100s)來計算平均值和sd,並且不知道該怎麼做除了使用冗長的ddply代碼。多組變量的平均值和標準差

這是我的數據框(G)的一部分:

trt blk til res sand silt clay ibd1_6 ibd9_14 ibd_ave 
1 CTK 1 CT K 74 15 11 1.323 1.593 1.458 
2 CTK 2 CT K 71 15 14 1.575 1.601 1.588 
3 CTK 3 CT K 72 14 14 1.551 1.594 1.573 
4 CTR 1 CT R 72 15 13 1.560 1.647 1.604 
5 CTR 2 CT R 73 14 13 1.612 1.580 1.596 
6 CTR 3 CT R 73 13 14 1.709 1.577 1.643 
7 ZTK 1 ZT K 72 16 12 1.526 1.546 1.536 
8 ZTK 2 ZT K 71 16 13 1.292 1.626 1.459 
9 ZTK 3 ZT K 71 17 12 1.623 1.607 1.615 
10 ZTR 1 ZT R 66 16 18 1.719 1.709 1.714 
11 ZTR 2 ZT R 67 17 16 1.529 1.708 1.618 
12 ZTR 3 ZT R 66 17 17 1.663 1.655 1.659 

我想有做什麼ddply做,即ddply(G,TRT,meanSand =平均(沙函數),sdSand = sd(沙),meanSilt =平均(淤泥)......),而不必全部寫出來。有任何想法嗎?感謝您的耐心等待!

回答

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您可能想要應用於您的數據框的功能是aggregate(),其中meansd作爲函數參數。

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謝謝大家!我是這個網站的新手,很高興看到來自更有經驗的用戶的一些耐心。 – user2296772

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aggregate(g[, c("sand", "silt", "clay")], g$trt, function(x) c(mean=mean(x), sd=sd(x))) 

aggregate.data.frame使用匿名函數可以讓一個調用獲得兩個值。你只需要在列傳遞是aggregated.If你有列一長串,只想要排除比方說從計算第一4,它可以寫成:

aggregate(g[, names(g)[-(1:4)], g$trt, function(x) c(mean=mean(x), sd=sd(x))) 
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假設myDF是你的原始數據集:

library(data.table) 
myDT <- data.table(myDF) 

# Which variables to calculate All columns but the first five? : 
variables <- tail(names(myDT), -5) 

myDT[, lapply(.SD, function(x) list(mean(x), sd(x))), .SDcols=variables, by=list(trt, til)] 


## OR Separately, if you prefer shorter `lapply` statements 
myDT[, lapply(.SD, mean), .SDcols=variables, by=list(trt, til)] 
myDT[, lapply(.SD, sd), .SDcols=variables, by=list(trt, til)] 

-

> myDT[, lapply(.SD, mean), .SDcols=variables, by=list(trt, til)] 
# trt til  silt  clay ibd1_6 ibd9_14 ibd_ave 
# 1: CTK CT 14.66667 13.00000 1.483000 1.596000 1.539667 
# 2: CTR CT 14.00000 13.33333 1.627000 1.601333 1.614333 
# 3: ZTK ZT 16.33333 12.33333 1.480333 1.593000 1.536667 
# 4: ZTR ZT 16.66667 17.00000 1.637000 1.690667 1.663667 

> myDT[, lapply(.SD, sd), .SDcols=variables, by=list(trt, til)] 
# trt til  silt  clay  ibd1_6  ibd9_14 ibd_ave 
# 1: CTK CT 0.5773503 1.7320508 0.13908271 0.004358899 0.07112196 
# 2: CTR CT 1.0000000 0.5773503 0.07562407 0.039576929 0.02514624 
# 3: ZTK ZT 0.5773503 0.5773503 0.17015973 0.041797129 0.07800214 
# 4: ZTR ZT 0.5773503 1.0000000 0.09763196 0.030892286 0.04816984