給定一個樣本數據框：C1<-c(3,2,4,4,5)C2<-c(3,7,3,4,5)C3<-c(5,4,3,6,3)DF<-data.frame(ID=c("A","B","C","D","E"),C1=C1,C2=C2,C3=C3)DF ID C1 C2 C3 1 A 3 3 5 2 B 2 7 4 3 C 4 3 3 4 D 4 4 6 5 E 5 5 3創(chuàng)建包含ID列和每一行均值的第二個數據框的最佳方法是什么？像這樣：ID MeanA 3.66B 4.33C 3.33D 4.66E 4.33類似于：RM<-rowMeans(DF[,2:4])我想使方法與他們的方法保持一致ID。
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湖上湖
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計算列子集上的行均值：
創(chuàng)建一個新的data.frame，它將DF中的第一列指定為ID列，并計算該行上所有其他字段的均值，并將其放入名為“ Means”的列中：
data.frame(ID=DF[,1], Means=rowMeans(DF[,-1]))
ID Means
1 A 3.666667
2 B 4.333333
3 C 3.333333
4 D 4.666667
5 E 4.333333
LEATH
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從數據框開始DF，您可以使用以下data.table包：
library(data.table)
## EDIT: As suggested by @MichaelChirico, setDT converts a
## data.frame to a data.table by reference and is preferred
## if you don't mind losing the data.frame
setDT(DF)
# EDIT: To get the column name 'Mean':
DF[, .(Mean = rowMeans(.SD)), by = ID]
# ID Mean
# [1,] A 3.666667
# [2,] B 4.333333
# [3,] C 3.333333
# [4,] D 4.666667
# [5,] E 4.333333
幕布斯6054654
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使用dplyr：
library(dplyr)
# exclude ID column then get mean
DF %>%
transmute(ID,
Mean = rowMeans(select(., -ID)))
要么
# select the columns to include in mean
DF %>%
transmute(ID,
Mean = rowMeans(select(., C1:C3)))
# ID Mean
# 1 A 3.666667
# 2 B 4.333333
# 3 C 3.333333
# 4 D 4.666667
# 5 E 4.333333
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