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次の 4 列のデータフレームを考えてみましょう。

df = data.frame(A = rnorm(10), B = rnorm(10), C = rnorm(10), D = rnorm(10))

列 A、B、C、D は異なるグループに属し、グループは別のデータフレームで定義されます。

groups = data.frame(Class = c("A","B","C","D"), Group = c("G1", "G2", "G2", "G1"))

#> groups
#  Class Group
#1     A    G1
#2     B    G2
#3     C    G2
#4     D    G1

同じグループに属する列の要素を平均化し、次のようなものを取得したいと思います。

#> res
#            G1          G2
#1  -0.30023039 -0.71075139
#2   0.53053443 -0.12397126
#3   0.21968567 -0.46916160
#4  -1.13775100 -0.61266026
#5   1.30388130 -0.28021734
#6   0.29275876 -0.03994522
#7  -0.09649998  0.59396983
#8   0.71334020 -0.29818438
#9  -0.29830924 -0.47094084
#10 -0.36102888 -0.40181739

ここで、G1 の各セルは A と D の相対的なセルの平均であり、G2 の各セルは B と C の相対的なセルの平均です。

私はこの結果を達成することができましたが、かなり強引な方法で:

l = levels(groups$Group)
res = data.frame(matrix(nc = length(levels), nr = nrow(df)))
for(i in 1:length(l)) {
    df.sub = df[which(groups$Group == l[i])]
    res[,i] = apply(df.sub, 1, mean)
}
names(res) <- l

これを行うより良い方法はありますか？実際には、20 以上の列と 10 以上のグループがあります。

ありがとうございました！

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data.table の使用

library(data.table)
groups <- data.table(groups, key="Group")
DT <- data.table(df)

groups[, rowMeans(DT[, Class, with=FALSE]), by=Group][, setnames(as.data.table(matrix(V1, ncol=length(unique(Group)))), unique(Group))]

             G1         G2
 1: -0.13052091 -0.3667552
 2:  1.17178729 -0.5496347
 3:  0.23115841  0.8317714
 4:  0.45209516 -1.2180895
 5: -0.01861638 -0.4174929
 6: -0.43156831  0.9008427
 7: -0.64026238  0.1854066
 8:  0.56225108 -0.3563087
 9: -2.00405840 -0.4680040
10:  0.57608055 -0.6177605



# Also, make sure you have characters, not factors, 
groups[, Class := as.character(Class)]
groups[, Group := as.character(Group)]

シンプルなベース: 

 tapply(groups$Class, groups$Group, function(X) rowMeans(df[, X]))

使用sapply:

 sapply(unique(groups$Group), function(X) 
     rowMeans(df[, groups[groups$Group==X, "Class"]]) )
于 2013-10-23T16:19:53.077 に答える