您的问题是您的N
和P
变量中的“列”之一被存储为一个因素,您无法有意义地划分因素。下面我使用iris
数据集构建了一个可重现的示例。
> data(iris)
> liberal.flowers<-aggregate(iris$Sepal.Length, by=list(iris$Species), mean ,na.rm=TRUE)
> sample.flowers<-aggregate(row.names(iris),list(iris$Species), length)
>
> N <- sample.flowers
> p <- liberal.flowers
> w.avg <-sum(N*p)/sum(N)
Error in FUN(X[[1L]], ...) :
only defined on a data frame with all numeric variables
In addition: Warning message:
In Ops.factor(left, right) : ‘*’ not meaningful for factors
让我们看看对象是什么样的:
liberal.flowers
Group.1 x
1 setosa 5.006
2 versicolor 5.936
3 virginica 6.588
sample.flowers
Group.1 x
1 setosa 50
2 versicolor 50
3 virginica 50
你的Group.1
变量是一个factor
.
str(sample.flowers)
'data.frame': 3 obs. of 2 variables:
$ Group.1: Factor w/ 3 levels "setosa","versicolor",..: 1 2 3
$ x : int 50 50 50
merge.dat<-merge(sample.flowers,liberal.flowers,by="Group.1")
merge.dat
Group.1 x.x x.y
1 setosa 50 5.006
2 versicolor 50 5.936
3 virginica 50 6.588
N <- merge.dat[,2] #Column 2 length
P <- merge.dat[,3] #Column 3 mean
merge.dat$w.avg <-sum(N*P)/sum(N)
merge.dat
Group.1 x.x x.y w.avg
1 setosa 50 5.006 5.843333
2 versicolor 50 5.936 5.843333
3 virginica 50 6.588 5.843333
请注意,您的加权平均值并没有返回我认为您想要的值,因为所有加权平均值都是相同的。我相信你会更喜欢下面的。
merge.dat$w.avg <-N*P/sum(N)