r - ddply 的连续子组

Question

每次条件发生变化时，我都想总结一下我的实验数据。

例如：

> df=data.frame(tos=1:9, temp=rep(c(25,50,25), each=3), response=c(3.2,3.3,3.3, 6.5, 6.5, 6.5, 3.5,3.6,3.5))
> df
    time temp response
1   1   25      3.2
2   2   25      3.3
3   3   25      3.3
4   4   50      6.5
5   5   50      6.5
6   6   50      6.5
7   7   25      3.5
8   8   25      3.6
9   9   25      3.5

我想这样总结一下：

temp response.mean
25      3.3
50      6.5
25      3.5

如果像这样使用 ddply：

库（plyr）
ddply（df，c（“temp”），总结，reponse.mean=mean（response）

输出是：

  temp response.mean
1   25           3.4
2   50           6.5

有没有办法做到这一点？

Answer 1

这是实现此目的的一种方法

# find how many observations in each experiment
tmp1    = rle(df$temp)$lengths

# create a column referring to experiment number
df$expt = rep(1:length(tmp1), tmp1)

# compute means for each combination of temp and expt
ddply(df, .(expt, temp), summarize, response.mean = mean(response))

这会产生输出

   expt temp response.mean
1    1   25      3.266667
2    2   50      6.500000
3    3   25      3.533333