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条件が変わるたびに実験データをまとめたいと思います。

例えば： 

> df=data.frame(tos=1:9, temp=rep(c(25,50,25), each=3), response=c(3.2,3.3,3.3, 6.5, 6.5, 6.5, 3.5,3.6,3.5))
> df
    time temp response
1   1   25      3.2
2   2   25      3.3
3   3   25      3.3
4   4   50      6.5
5   5   50      6.5
6   6   50      6.5
7   7   25      3.5
8   8   25      3.6
9   9   25      3.5

これを次のように要約したいと思います。

temp response.mean
25      3.3
50      6.5
25      3.5

このようにddplyを使用する場合：

library（plyr）
ddply（df、c（ "temp"）、summary、reponse.mean = mean（response）

出力は次のとおりです。

  temp response.mean
1   25           3.4
2   50           6.5

これを達成する方法はありますか？

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これを実現する1つの方法があります

# find how many observations in each experiment
tmp1    = rle(df$temp)$lengths

# create a column referring to experiment number
df$expt = rep(1:length(tmp1), tmp1)

# compute means for each combination of temp and expt
ddply(df, .(expt, temp), summarize, response.mean = mean(response))

これにより、出力が生成されます

   expt temp response.mean
1    1   25      3.266667
2    2   50      6.500000
3    3   25      3.533333
于 2011-04-26T14:30:29.603 に答える