如何使用R中的聚合函数计算数据框中的均值？ [英] How to calculate the mean in a data frame using aggregate function in R?

问题描述

我有一个数据帧df1：

I have a data frame df1:

number=c(4,3,2,3,4,1)
year=c("2000","2000","2000", "2015", "2015", "2015")
items=c(12, 10, 15, 5, 10, 7)
df1=data.frame(number, year, items)
setDT(df1)[, Prop := number/sum(number), by = year]

看起来像这样：

  number year items      Prop
1:      4 2000    12 0.4444444
2:      3 2000    10 0.3333333
3:      2 2000    15 0.2222222
4:      3 2015     5 0.3750000
5:      4 2015    10 0.5000000
6:      1 2015     7 0.1250000

我想获得每年项数的平均值，因此我尝试使用此功能：

I want to get the mean of the number of items per year, so I tried using this fuction:

mean.df1=aggregate((df1$number*df1$Prop),list(df1$year), mean)

但返回错误值卑鄙的我希望它返回：

but it returns the wrong values for the mean. I want it to return:

  Group.1        x
1    2000 2.918918
2    2015 2.296296

其中Group.1是年份，x是正确的平均值。

where Group.1 is the year and x is the correct mean.

谢谢！

推荐答案

求平均值 项/年

aggregate(number ~ year, data=df1, mean)
#   year   number
# 1 2000 3.000000
# 2 2015 2.666667

编辑

对于基数R中的加权平均值，您可以执行标准的split-apply-combine

Edit

For the weighted average in base R you could do standard split-apply-combine

sapply(split(df1, df1$year), function(x) weighted.mean(x$number, w=x$items))

或

sapply(split(df1, df1$year), function(x) sum(x$number*x$items)/sum(x$items))
#     2000     2015 
# 2.918919 2.818182 

这篇关于如何使用R中的聚合函数计算数据框中的均值？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！