计算R中数据帧中每13行的平均值 [英] Calculate the mean of every 13 rows in data frame in R

问题描述

我有一个包含2列和3659行的数据框

I have a data frame with 2 columns and 3659 rows

 `df`

我正在尝试通过在此数据框中平均每10或13行减少数据集，所以我尝试了以下内容：

I am trying to reduce the data set by averaging every 10 or 13 rows in this data frame, so I tried the following :

# number of rows per group
n=13
# number of groups
n_grp=nrow(df)/n
round(n_grp,0)
# row indices (one vector per group)
idx_grp <- split(seq(df), rep(seq(n_grp), each = n))

# calculate the col means for all groups
res <- lapply(idx_grp, function(i) {
  # subset of the data frame
  tmp <- dat[i]
  # calculate row means
  colMeans(tmp, na.rm = TRUE)
})
# transform list into a data frame
dat2 <- as.data.frame(res)

但是，我不能划分我的号码的行为10或13，因为数据长度不是拆分变量的倍数。所以我不知道应该做什么（我只是想要计算最后一个组的平均值 - 少于10个元素）

However, I can't divide my number of rows by 10 or 13 because data length is not a multiple of split variable. So I am not sure what should do then (I just want may be to calculate the mean of the last group -even with less than 10 elements)

我也尝试过一个，但结果是一样的：

I also tried this one, but the results are the same:

df1=split(df, sample(rep(1:301, 10)))

推荐答案

以下是使用聚合（）和 rep（）。

df <- data.frame(a=1:12, b=13:24 );
df;
##     a  b
## 1   1 13
## 2   2 14
## 3   3 15
## 4   4 16
## 5   5 17
## 6   6 18
## 7   7 19
## 8   8 20
## 9   9 21
## 10 10 22
## 11 11 23
## 12 12 24
n <- 5;
aggregate(df,list(rep(1:(nrow(df)%/%n+1),each=n,len=nrow(df))),mean)[-1];
##      a    b
## 1  3.0 15.0
## 2  8.0 20.0
## 3 11.5 23.5

这个解决方案的重要部分，它处理 nrow（df）的不可分割性问题 n 指定 len 参数（实际上完整的参数名称为 length.out ） rep（），自动将组矢量上限到适当的长度。

The important part of this solution that handles the issue of non-divisibility of nrow(df) by n is specifying the len parameter (actually the full parameter name is length.out) of rep(), which automatically caps the group vector to the appropriate length.

这篇关于计算R中数据帧中每13行的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！