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我有一个包含 20 个变量的数据框，每个变量有 2 个观察值。我已经用 计算了所有可能的变量对combn，现在对于每个观察和每一对，我想计算平均值。190 种组合可能采用 2 个变量的数据集的 2 个元素。

所以我有，对于一个A用 20 个变量 ( A1- A20) 的 2 个观察值调用的数据框：

structure(list(A1 = c(-0.213231661750682, -0.221771671227651), A2 = c(-0.453268784292906, -0.411536539651889), A3 = c(-0.313590782870182, -0.32050845041221), A4 = c(-0.24068090024987, -0.237324659112412), A5 = c(-0.250518309189155, -0.243752386033467), A6 = c(-0.346513318287749, -0.310682137162937), A7 = c(-0.367893853843964, -0.389767604998544), A8 = c(-0.456036421130999, -0.476044422073483), A9 = c(-0.5235080360833, -0.424936488273877), A10 = c(-0.27421438645257, -0.254264546496442), A11 = c(-0.340599280820809, -0.378029798423225), A12 = c(-0.484056720613284, -0.497316258925064), A13 = c(-0.288377079820288, -0.279396742334153), A14 = c(-0.245523401712755, -0.248923757652515), A15 = c(-0.29225618208897, -0.253033910862832), A16 = c(-0.434525774496723, -0.515485159478136), A17 = c(-0.441791229146799, -0.44754900324085), A18 = c(-0.437452755366462, -0.405902999298872), A19 = c(-0.322178004640579, -0.321200331464843), A20 = c(-0.369930416907759, -0.376326662497664)), .Names = c("A1", "A2", "A3", "A4", "A5", "A6", "A7", "A8", "A9", "A10", "A11", "A12", "A13", "A14", "A15", "A16", "A17", "A18", "A19", "A20"), row.names = 1:2, class = "data.frame")

B <- combn(A, 2, simplify=FALSE)

例如，B 的第一个元素将是：

B[1]
A1      A2 
-0.21   -0.45
-0.22   -0.41

我需要一个返回 190 个向量的列表，其中包含每对变量之间每个观察值的平均值，例如这里的向量C：

C
-0.33
-0.315

我尝试使用apply，lapply但sapply仍然收到错误消息（如dim(X) must have a positive length）。R 将 的每个元素存储B为一个列表，length=1因此无法计算平均值。我试图将每个元素转换为矩阵，但它将两个向量（A1和A2用于 ex）放在一个matrix[1,1]. 我该如何计算，最好使用函数，apply因为我有很多数据？

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我们可以循环通过list'B'可以得到mean

sapply(B, rowMeans)

或者正如@db 提到的，使用FUN参数combn

combn(A, 2, FUN = rowMeans)

数据

set.seed(24)
A <- as.data.frame(matrix(sample(1:5, 5*20, replace = TRUE), 
  nrow = 5, ncol = 20, dimnames = list(NULL, paste0("A", 1:20))))
于 2017-09-01T15:21:54.723 回答