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我有一个包含 50 多列的数据框，我需要向其中添加几列，每一列都将包含一些原始列的平均值。

列组具有不同的长度，列名不包含任何标识它们所属组的元素。

对于如何有效地做到这一点的任何建议，我将不胜感激。

请在此简化示例中进行演示：数据框 tb 中的列组将是 (a,b)(c,d,e)(f,g)，定义为：

tb<-data.frame(a=runif(10)*100,b=runif(10)*100,c=runif(10)*100,  
               d=runif(10)*100,e=runif(10)*100,f=runif(10)*100,g=runif(10)*100)  
tb

    a        b         c        d        e         f         g
1  26.550866 20.59746 93.470523 48.20801 82.09463 47.761962 91.287592
2  37.212390 17.65568 21.214252 59.95658 64.70602 86.120948 29.360337
3  57.285336 68.70228 65.167377 49.35413 78.29328 43.809711 45.906573
4  90.820779 38.41037 12.555510 18.62176 55.30363 24.479728 33.239467
5  20.168193 76.98414 26.722067 82.73733 52.97196  7.067905 65.087047
6  89.838968 49.76992 38.611409 66.84667 78.93562  9.946616 25.801678
7  94.467527 71.76185  1.339033 79.42399  2.33312 31.627171 47.854525
8  66.079779 99.19061 38.238796 10.79436 47.72301 51.863426 76.631067
9  62.911404 38.00352 86.969085 72.37109 73.23137 66.200508  8.424691
10  6.178627 77.74452 34.034900 41.12744 69.27316 40.683019 87.532133

操作的结果可能如下所示：

    a       b       c       d       e       f       g      mean_ab mean_cde mean_fg
1   26.551  20.597  93.471  48.208  82.095  47.762  91.288  23.574  74.591  69.525
2   37.212  17.656  21.214  59.957  64.706  86.121  29.360  27.434  48.626  57.741
3   57.285  68.702  65.167  49.354  78.293  43.810  45.907  62.994  64.272  44.858
4   90.821  38.410  12.556  18.622  55.304  24.480  33.239  64.616  28.827  28.860
5   20.168  76.984  26.722  82.737  52.972  7.068   65.087  48.576  54.144  36.077
6   89.839  49.770  38.611  66.847  78.936  9.947   25.802  69.804  61.465  17.874
7   94.468  71.762  1.339   79.424  2.333   31.627  47.855  83.115  27.699  39.741
8   66.080  99.191  38.239  10.794  47.723  51.863  76.631  82.635  32.252  64.247
9   62.911  38.004  86.969  72.371  73.231  66.201  8.425   50.457  77.524  37.313
10  6.179   77.745  34.035  41.127  69.273  40.683  87.532  41.962  48.145  64.108

提前感谢任何建议。

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3 回答 3

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也许是这样的？它可能会更加模块化，并且可以在将来为您节省一些打字时间。

groups <- list(c("a", "b"), c("c", "d", "e"), c("f", "g"))                                                                                            

tmp <- sapply(groups, function(set) {                                                                                                                 
  res <- rowMeans(tb[,set])                                                                                                                           
  return(res)                                                                                                                                         
})                                                                                                                                                    

res <- data.frame(tb, tmp)                                                                                                                            
colnames(res) <- c(colnames(tb),                                                                                                                      
                   sapply(groups,                                                                                                                     
                          function(x) paste("mean", paste(x, collapse=""), sep="_")))
于 2013-01-02T13:29:13.533 回答
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这听起来就像在现实生活中你只是要独立选择每组列。可能对您来说最简单的事情就是选择您的列，例如“a”和“b”，然后...

tb$mean_ab <- rowMeans(tb[,c('a','b')])

现在，假设您有一个列的名称或索引（无关紧要）列表。然后你可以做这样的事情。

cols <- list(c("a", "b"), c("c", "d", "e"))
meanCols <- lapply( cols, function(x) rowMeans(tb[,x]) )
meanCols <- data.frame( meanCols )

这就是生成列所需的全部内容。要进一步使用您的列名列表来命名值并将它们添加回tb以下将起作用。

meanIDs <- do.call( paste0, cols )
names(meanCols) <- paste0( 'mean_', meanIDs )
tb <- cbind( tb, meanCols )

但是，如果它只有几列，那么使用新列 IDS 多次编写第一个命令可能同样容易。

于 2013-01-02T14:03:05.557 回答
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另一种方法，split.default用于对列进行分组。

grouping <- c('mean_ab', 'mean_ab', 'mean_cde', 'mean_cde', 'mean_cde', 'mean_fg', 'mean_fg')
data.frame(tb, lapply(split.default(tb, grouping), rowMeans))
于 2013-01-02T14:15:21.623 回答