计算R中需要满足2个条件时的平均值
我试图从我的数据框中得到不同健康状况的男性和女性的平均年龄。
AgeAnalyisi$Age num
AgeAnalyisi$Gout logical
AgeAnalyisi$Arthritis logical
AgeAnalyisi$Vasculitis logical
etc
AgeAnalysis$Gender Factor w/ 2 levels
我可以得到平均年龄单独使用
mean(AgeAnalysis$Age [AgeAnalysis$Gender=="M" & AgeAnalysis$Gout=="TRUE"] , na.rm = TRUE)
但是有没有一种更雄辩的方法将它们全部汇总到一个表中，以便平均年龄的输出显示为
Male Female
Gout x x
Arthritis x x
Vasculitis x x
etc x x
非常感谢。
共有2个答案
这是一个数据表解决方案
library(data.table)
AgeAnalyisis.DT <- data.table(AgeAnalyisis)
AgeAnalyisis.DT[, lapply(.SD[, !"Age", with=FALSE], function(x) mean(Age[x]))
, by=Gender]
Gender Gout Arthritis Vasculitis
1: F 54.58333 52.00000 55.81818
2: M 50.09091 52.69231 52.40000
如果你想换位，你可以使用：
# Save the results
res <- AgeAnalyisis.DT[, lapply(.SD[, !"Age", with=FALSE], function(x) mean(Age[x]))
, by=Gender]
# Transpose, and assign Gender as column names
results <- t(res[,!"Gender", with=FALSE])
colnames(results) <- res[, Gender]
results
# F M
# Gout 58.30263 57.50328
# Arthritis 66.00217 67.91978
# Vasculitis 59.76155 57.86556
您可以尝试＜code＞聚合
df <- data.frame(value=1:10, letter=rep(LETTERS[1:2], each=5), group=rep(c(1,2), times=5))
aggregate(value ~ letter * group, data=df, FUN=mean)
# letter group value
#1 A 1 3
#2 B 1 8
#3 A 2 3
#4 B 2 8
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