【发布时间】:2012-02-18 22:24:47
【问题描述】:
我有一个数据框,其中每一行代表一个人。该数据框有两个变量:年龄和年份。我想制作一张每年平均年龄的表格。我该怎么做?
我能想到的最好的是xtabs(age ~ year, dataframe),但这给了我每年的年龄总和。
【问题讨论】:
我有一个数据框,其中每一行代表一个人。该数据框有两个变量:年龄和年份。我想制作一张每年平均年龄的表格。我该怎么做?
我能想到的最好的是xtabs(age ~ year, dataframe),但这给了我每年的年龄总和。
【问题讨论】:
使用aggregate:
xtabs(hp~cyl+gear,aggregate(hp~cyl+gear,mtcars,mean))
gear
cyl 3 4 5
4 97.0000 76.0000 102.0000
6 107.5000 116.5000 175.0000
8 194.1667 0.0000 299.5000
【讨论】:
看看 plyr 包,特别是ddply
ddply(dataframe, .(year), summarise, mean(age))
如果您必须使用 xtabs... 请参阅上面的答案。
【讨论】:
ddply(dataframe, .(year), summarise, mean(age), max(height), sd(weight), etc...)
很高兴xtabs 解决方案适合您。我必须加载一个对我造成干扰的包(并给出错误)。另一种解决方案是:
tapply(dfrm$age, dfrm$year, FUN=mean)
要获得表格(数组)的附加维度,只需继续以list(fac1, fac2, fac3) 形式向第二个INDEX 参数添加附加因子。
应用于使用 mtcars 的示例:
tapply(mtcars$hp, list(mtcars$cyl,mtcars$gear), mean)
3 4 5
4 97.0000 76.0 102.0
6 107.5000 116.5 175.0
8 194.1667 NA 299.5
或者更简洁:
with(mtcars, tapply(hp, list(cyl, gear), mean))
【讨论】:
另一种解决方案是使用 2 个 xtabs 函数,第一个计算年龄总和,第二个计算每个组的人数,然后通过总和/人数获得平均值。
例如, xtabs(年龄~年,数据框)/xtabs(~年,数据框)
但是,聚合方法可用于计算应用于数据帧的中值或其他函数。绝对更灵活。
【讨论】: