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因素列的平均值

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4

我希望创建一个按菌株因素分组的列均值表。

我有以下数据：

    Age Strain            103             3           163            39
V2   28  101CD  -3.4224173012 -0.3360570164 -9.2417448649 -3.6094766494
V3   28  101CD  -3.6487198656 -0.7948262475 -4.6350611123 -1.9232938265
V4   28  101CD  -7.0936427264 -0.1981243536 -9.2063428591  -3.367139071
V5   28  101CD  -5.9245254437 -0.1161875584 -7.3830396092 -4.7980771085
V6   30 101HFD  -9.4618204696 -5.0355557149 -3.9915005349 -0.9271933496
V7   30 101HFD   -8.805867863  -2.667103793 -2.2489197384 -1.5169130813
V8   30 101HFD -10.9841335945 -2.9617657815 -3.3460597574  -1.121806194
V9   30 101HFD -10.4612747952 -4.3759351258 -4.4322637085  -0.772499965
V10  30 101HFD  -9.2871507889 -1.2664335711 -4.3142098012 -1.3791233817
V11  30 101HFD -10.9443983294 -2.4651954898 -4.7759052834 -1.0954401254
V12  29  103CD  -2.7492530803 -2.0659306194 -2.5698186069 -1.4978280502
V13  29  103CD  -6.4401905692 -2.1098420514 -3.4349220483 -0.8836564768
V14  29  103CD   -6.479929929 -2.4792621691  -3.368774934 -0.7756932376
V15  29  103CD  -3.6586850957 -1.9145944032 -3.0911223702 -1.2730896376
V16  29  103CD  -7.1377230731  -1.413139617 -2.9203340711 -1.3152010161
V17  29 103HFD  -9.4624093184 -1.3265834556 -4.1871313168 -1.0108235293
V18  29 103HFD   -7.336764023 -0.8712499419  -4.204313727 -1.4450582002
V19  29 103HFD   -7.036723106 -0.7546877382 -6.0432957599 -1.4161366956
V20  29 103HFD  -9.4449207581 -0.9226067311 -4.6305567775  -1.320094489
V21  29 103HFD  -9.6383454033 -1.9620356763 -3.0214290407 -0.8602682738

另外，我希望最终呈现的内容如下:

    Age Strain            103             3           163            39
V1  28   101CD  -3.4224173012 -0.3360570164 -9.2417448649 -3.6094766494
V2  30  101HFD  -9.4618204696 -5.0355557149 -3.9915005349 -0.9271933496
V3  29   103CD  -2.7492530803 -2.0659306194 -2.5698186069 -1.4978280502
V4  29  103HFD  -9.4624093184 -1.3265834556 -4.1871313168 -1.0108235293

[1,]表示对于Strain=101CD的所有样本，对所有列求平均值；[2:3]表示对于Strain=101HFD的所有样本，对所有列求平均值，以此类推。

我尝试使用：

> ave <- aggregate(data, as.list(factor(data$Age)), mean)
Error in aggregate.data.frame(data, as.list(factor(data$Age)), mean) : arguments must have same length

并且

> ave <- sapply(split(data, data$Strain), mean)
 101CD 101HFD  103CD 103HFD   32CD   40CD  40HFD   43CD  43HFD   44CD  44HFD
    NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA
...
 97HFD   98CD  98HFD   99CD  99HFD
    NA     NA     NA     NA     NA
There were 50 or more warnings (use warnings() to see the first 50)

并且

> ave <- daply(data, data$Strain, mean)
Error in parse(text = x) : <text>:1:4: unexpected symbol
1: 101CD

我感觉应该有一个相当简单的方法来完成这个任务，但我一直找不到解决方案。

请你能否发布一下你的数据的dput？ - sdgfsdh
你需要在aggregate中使用list而不是as.list。然而，这可能更容易：aggregate(. ~ Age + Strain, dat, mean)。 - user20650
2个回答
1
你可以使用 dplyr。这里我们按 Strain 分组，然后使用 summarise_each 对每一列进行总结，使用函数 mean 并将 na.rm 设置为 TRUE：
library(dplyr)

data %>% group_by(Strain) %>%
         summarise_each(funs(mean(., na.rm=TRUE)))

Source: local data frame [4 x 6]

  Strain   Age      X103         X3      X163       X39
  (fctr) (dbl)     (dbl)      (dbl)     (dbl)     (dbl)
1  101CD    28 -5.022326 -0.3612988 -7.616547 -3.424497
2 101HFD    30 -9.990774 -3.1286649 -3.851476 -1.135496
3  103CD    29 -5.293156 -1.9965538 -3.076994 -1.149094
4 103HFD    29 -8.583833 -1.1674327 -4.417345 -1.210476
0
利用 data.frame 是一种特殊类型的列表这一事实。
aggregate(data, data[, "Age", drop = FALSE], mean)

drop = FALSE 是必需的，以便选择的结果保持为 data.frame。 data[, "Age"] 等同于 data[, "Age", drop = TRUE]，并将返回一个向量。

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