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次のデータフレームがあります。

id <- c(1,1,1,1,1,2,2,2,2)
spent <- c(10,10,20,10,10,5,5,5,20)
period <- c("f","c","c","v","v","f","c","c","v")
mean.spent <- c(10,15,15,10,10,5,5,5,20)
df <- data.frame(id,spent,period,mean.spent)

私が欲しいのは、次のように各期間の各IDに費やされた平均を集計することです。

id  f  c  v    
1   10 15 10
2   5  5  20

これをするのを手伝ってくれませんか。

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xtabs()次のように一緒に使用aggregate()します。

df <- data.frame(id = c(1,1,1,1,1,2,2,2,2),
                 spent = c(10,10,20,10,10,5,5,5,20),
                 period = c("f","c","c","v","v","f","c","c","v"),
                 mean.spent = c(10,15,15,10,10,5,5,5,20))

xtabs(spent ~ id + period, aggregate(spent ~ id + period, df, mean))
#    period
# id   c  f  v
#   1 15 10 10
#   2  5  5 20

aggregateグループごとの平均を計算し（「id」と「period」でグループ化）、xtabsこのより広い形式に変換します。

これを作成する方法は次のdata.frameとおりです。

temp1 <- xtabs(spent ~ id + period, 
               aggregate(spent ~ id + period, df, mean))
data.frame(id = dimnames(temp1)$id, as.data.frame.matrix(temp1))
#   id  c  f  v
# 1  1 15 10 10
# 2  2  5  5 20

更新：より直接的なアプローチ

私はいつも忘れてtapplyいますが、この例は便利な場合に適しています。

tapply(df$spent, list(df$id, df$period), mean)
#    c  f  v
# 1 15 10 10
# 2  5  5 20
于 2012-12-28T06:47:07.740 に答える