重複の可能性:
R グループ化関数: sapply 対 lapply 対 apply. vs. tapply vs. by vs. アグリゲート vs.
私はRを使用していますが、私が抱えている問題について助けていただければ幸いです:
df列 ID と列 Emotion を持つデータフレーム ( ) があります。ID の各値は、Emotion の 40 ～ 300 の値に対応します (したがって、セット数ではありません)。Emotion各 j in について、すべての i の平均を計算する必要がありIDます。というわけでデータはこんな感じ
df$ID = (1, 1, 1, 1, 2, 2, 3)
df$Emotion = (2, 4, 6, 4, 1, 1, 8)
したがって、平均のベクトルは次のようになります。(4, 1, 8)
どんな助けでも大歓迎です！
使用できますaggregate
ID = c(1, 1, 1, 1, 2, 2, 3)
Emotion = c(2, 4, 6, 4, 1, 1, 8)
df <- data.frame(ID, Emotion)
aggregate(.~ID, data=df, mean)
ID Emotion
1 1 4
2 2 1
3 3 8
sapplyも役立つ可能性があります（この他のソリューションはベクトルを提供します）
sapply(split(df$Emotion, df$ID), mean)
1 2 3
4 1 8
plyr パッケージ、data.table パッケージ、とddplyの他の組み合わせ、reshape2 パッケージなど、さまざまな方法があります。さらなる解決策については、この質問を参照してください。splitlapplydcast
これはまさにその仕事tapplyがするように設計されたものです。
tapply(df$ID , df$Emotion, mean)