计算列子集上的行均值
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【中文标题】计算列子集上的行均值【英文标题】：Calculate row means on subset of columns 【发布时间】：2012-06-12 07:51:33 【问题描述】：给定一个示例数据框：
C1<-c(3,2,4,4,5)
C2<-c(3,7,3,4,5)
C3<-c(5,4,3,6,3)
DF<-data.frame(ID=c("A","B","C","D","E"),C1=C1,C2=C2,C3=C3)
DF
ID C1 C2 C3
1 A 3 3 5
2 B 2 7 4
3 C 4 3 3
4 D 4 4 6
5 E 5 5 3
创建包含ID 列和每行平均值的第二个数据框的最佳方法是什么？像这样的：
ID Mean
A 3.66
B 4.33
C 3.33
D 4.66
E 4.33
类似于：
RM<-rowMeans(DF[,2:4])
我想让手段与他们的ID 保持一致。
【问题讨论】：
【参考方案1】：计算列子集上的行均值：
创建一个新的 data.frame，它将 DF 的第一列指定为称为 ID 的列，并计算该行上所有其他字段的平均值，并将其放入标题为“平均值”的列中：
data.frame(ID=DF[,1], Means=rowMeans(DF[,-1]))
ID Means
1 A 3.666667
2 B 4.333333
3 C 3.333333
4 D 4.666667
5 E 4.333333
【讨论】：
【参考方案2】：从您的数据框DF 开始，您可以使用data.table 包：
library(data.table)
## EDIT: As suggested by @MichaelChirico, setDT converts a
## data.frame to a data.table by reference and is preferred
## if you don't mind losing the data.frame
setDT(DF)
# EDIT: To get the column name 'Mean':
DF[, .(Mean = rowMeans(.SD)), by = ID]
# ID Mean
# [1,] A 3.666667
# [2,] B 4.333333
# [3,] C 3.333333
# [4,] D 4.666667
# [5,] E 4.333333
【讨论】：
谢谢。还要注意class(DF)，您不会丢失data.frame，因为任何寻找data.frame 对象的函数都应该在setDT 之后接受DF（尤其是现在data.table是成熟的一面）
如果我只想要 C2 和 C3 之间的行均值怎么办？
那么你可以使用DF[, .(Mean = rowMeans(.SD)), by = ID, .SDcols = c("C2", "C3")]。参数.SDcols 确定要包含在.SD 中的列。 @user3841581
@BenBarnes 就我而言，我不确定我想要采用 rowMeans 的实际列数，在某些情况下它们可能是 196，而在其他情况下可能是 198，依此类推。但是一个很常见的是他们名字的首字母，就像 Mgw.1, Mgw.2 ... Mgw.196 类似 Hel.1, Hel.2 ... Hel.198 所以我想做的是不要触摸 data.table 的初始 5 列，然后是所有具有首字母 Mgw 的列，获取它们的 rowMeans 并将其分配给 MGW（删除所有单独的列，只保留一个具有平均值的列），以此类推其余列。你能指导我怎么做吗？
@Newbie 这听起来像是一个新问题，您应该自己发布。【参考方案3】：
您可以在与 Means 对应的数据框中使用$ 创建一个新行
DF$Mean <- rowMeans(DF[,2:4])
【讨论】：
【参考方案4】：使用dplyr：
library(dplyr)
# exclude ID column then get mean
DF %>%
transmute(ID,
Mean = rowMeans(select(., -ID)))
或者
# select the columns to include in mean
DF %>%
transmute(ID,
Mean = rowMeans(select(., C1:C3)))
# ID Mean
# 1 A 3.666667
# 2 B 4.333333
# 3 C 3.333333
# 4 D 4.666667
# 5 E 4.333333
【讨论】：
【参考方案5】：（从最新的Tidyr 更新中使用pivot_longer 和pivot_wider 的另一种解决方案）
您应该尝试使用 pivot_longer 将数据从宽格式变为长格式 阅读有关 pivot_longer 和 pivot_wider 的最新 tidyR 更新 (https://tidyr.tidyverse.org/articles/pivot.html)
library(tidyverse)
C1<-c(3,2,4,4,5)
C2<-c(3,7,3,4,5)
C3<-c(5,4,3,6,3)
DF<-data.frame(ID=c("A","B","C","D","E"),C1=C1,C2=C2,C3=C3)
在这里输出
ID mean
<fct> <dbl>
1 A 3.67
2 B 4.33
3 C 3.33
4 D 4.67
5 E 4.33
【讨论】：
【参考方案6】：rowMeans 很好，但如果您仍然想了解apply 系列函数，这是开始理解它的好机会。
DF['Mean'] <- apply(DF[,2:4], 1, mean)
请注意，我正在做的作业与第一个示例略有不同。这种方法更容易将其合并到 for 循环中。
【讨论】：
以上是关于计算列子集上的行均值的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章