使用tapply函数生成均值的误差

Question

嗨，我试着生成花瓣的平均值。宽度和萼片。iris数据集中每个物种的宽度。

然而，我得到了错误。

代码

tapply(iris$Species, iris$Petal.Width, mean)

其结果是0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 1.9 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA有2 2个警告(使用警告()来查看它们)

tapply(iris$Species, iris$Sepal.Length , mean) 

导致4.3 4.4 4.5 4.6 4.7 4.8 4.9 5.1 5.2 5.3 5.4 5.5 5.6 5.7 5.8 5.9 6.1 6.2 6.3 6.4 6.5 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 6.6 6.7 6.8 6.9 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA有35个警告（使用警告（）查看它们）

Answer 1

一种tidyverse方法

library(tidyverse)

iris %>% 
  group_by(Species) %>% 
  summarise_at(.vars = c('Sepal.Length', 'Sepal.Width', 'Petal.Length', 'Petal.Width'), .funs = mean)

# A tibble: 3 x 5
#  Species    Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width
#  <fct>             <dbl>       <dbl>        <dbl>       <dbl>
#1 setosa             5.01        3.43         1.46       0.246
#2 versicolor         5.94        2.77         4.26       1.33 
#3 virginica          6.59        2.97         5.55       2.03 

Answer 2

你的论点是错误的方式...

tapply(iris$Petal.Width, iris$Species, mean)
#    setosa versicolor  virginica 
#     0.246      1.326      2.026 

tapply(iris$Sepal.Length, iris$Species, mean)
#     setosa versicolor  virginica 
#     5.006      5.936      6.588

您是否考虑过数据。表是一种方法吗？

library(data.table)
iris <- data.table(iris)

# Calculate the mean for all columns by Species ...
iris[, lapply(.SD, mean, na.rm = TRUE), Species]
#      Species Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width
# 1:     setosa        5.006       3.428        1.462       0.246
# 2: versicolor        5.936       2.770        4.260       1.326
# 3:  virginica        6.588       2.974        5.552       2.026