N个连续列的行平均值 [英] Rowmeans for N sequential columns

问题描述

在具有 n * 3 列的数据框中，如何为每三个（或任何其他数字）连续列计算行均值，例如对于列（1,2,3），（4,5,6）， （7,8,9），等等？

In a dataframe with n*3 columns, how to calculate row means for every three (or any other number) sequential columns, e.g. for columns (1,2,3), (4,5,6), (7,8,9), etc?

有一个解决方案此处是代码审查-表示数据帧许多子集的平均值，但我想知道是否还有一种更优雅的方法。

There is a solution here on Code Review-Mean of many subsets of a dataframe, but I wonder if there is a more elegant method.

推荐答案

您可以使用以下内容。此示例基于链接的问题中提供的数据集以及每两个连续的列。

You can use the following. This example is based on the data-set provided in the linked question and for every two consecutive columns.

dat <- data.frame(a1 = 9:11, a2 = 2:4, b1 = 3:5,
              b2 = 4:6, c1 = 5:7, c2 = 1:3)

n <- 2
t(rowsum(t(dat), as.integer(gl(ncol(dat), n, ncol(dat))))) / n

##        1   2 3
## [1,] 5.5 3.5 3
## [2,] 6.5 4.5 4
## [3,] 7.5 5.5 5

这篇关于N个连续列的行平均值的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！