按照分组因素对data.frame
进行行拆分相对容易。但是如何按列拆分并可能应用函数?
my.df <- data.frame(a = runif(10),
b = runif(10),
c = runif(10),
d = runif(10))
grp <- as.factor(c(1,1, 2,2))
我想要的是按组计算列的平均值。到目前为止,我只用了一种简单粗暴的apply方法。
lapply(as.list(as.numeric(levels(grp))), FUN = function(x, cn, data) {
rowMeans(data[grp %in% x])
}, cn = grp, data = my.df)
编辑感谢大家的参与。我运行了10个重复实验*,我的工作数据框大约有22000行。这些是以秒为单位的结果。
Roman: 2.19
Joris: 4.60
Joris #2: 3.79 #changed sapply to lapply as suggested by Joris in the [R chatroom][1].
Gavin: 4.70
James & EDi: > 200 # * ran only one replicate due to the large order of magnitude difference
我觉得很奇怪,手头的任务没有包装函数。也许有一天我们能够做到。
apply(X = my.df, MARGIN = 3, INDEX = my.groups, FUN = mean) # :)