使用dplyr汇总值并将其作为向量存储在数据框中？

我有一个简单data.frame，看起来像这样：使用dplyr汇总值并将其作为向量存储在数据框中？

Group  Person Score_1 Score_2 Score_3 
1   1  90  80  79 
1   2  74  83  28 
1   3  74  94  89 
2   1  33   9   8 
2   2  94  32  78 
2   3  50  90  87

我需要首先需要找到Score_1的均值，组内跨人崩溃（即Score_1意味着集团1，第2组的Score_1意味着等等），然后我需要在所有这两个组中找到Score_1的平均值。我如何计算这些值并将它们存储为单个对象？我已经使用在dplyr的“总结”功能，用下面的代码：

summarise(group_by(data,Group),mean(bias,na.rm=TRUE))

我想，最终创造出一个第6列给出了平均，整个人反复对每个组，然后第7列给出了所有群体的宏大意义。

我敢肯定还有其他方法可以做到这一点，我愿意接受建议（尽管我仍然想知道如何在dplyr中做到这一点）。谢谢！

来源

2017-02-17 HAL-9000

你需要'mutate'，而不是'summarise' – akrun

要创建一列，我们使用mutate而不是summarise。我们得到的总平均值（MeanScore1），然后通过“集团”组合，获得mean按组（“MeanScorebyGroup”），最后用select

library(dplyr) 
df1 %>% 
    mutate(MeanScore1 = mean(Score_1)) %>% 
    group_by(Group) %>% 
    mutate(MeanScorebyGroup = mean(Score_1)) %>% 
    select(1:5, 7, 6)

责令列，但，这也可以做到以简单的方式

df1$MeanScorebyGroup <- with(df1, ave(Score_1, Group)) 
df1$MeanScore1 <- mean(df1$Score_1)

来源

2017-02-17 00:29:17 akrun

@Oryx很乐意帮助你也可以检查[这里]（HTTP：// stackoverflow.com/help/someone-answers） – akrun

data.table使用base R有利于这样的任务：

library(data.table) 

dt <- read.table(text = "Group  Person Score_1 Score_2 Score_3 
      1   1  90  80  79 
      1   2  74  83  28 
      1   3  74  94  89 
      2   1  33   9   8 
      2   2  94  32  78 
      2   3  50  90  87", header = T) 

dt <- data.table(dt) 

# Mean by group 
dt[, score.1.mean.by.group := mean(Score_1), by = .(Group)] 
# Grand mean 
dt[, score.1.mean := mean(Score_1)] 
dt

来源

2017-02-17 00:42:59 Bulat

@akrun你刚刚吹了我的脑海！

只是为了澄清你说什么，这是我的解释：

library(plyr) 

Group <- c(1,1,1,2,2,2) 
Person <- c(1,2,3,1,2,3) 
Score_1 <- c(90,74,74,33,94,50) 
Score_2 <- c(80,83,94,9,32,90) 
Score_3 <- c(79,28,89,8,78,87) 

df <- data.frame(cbind(Group, Person, Score_1, Score_2, Score_3)) 

df2 <- ddply(df, .(Group), mutate, meanScore = mean(Score_1, na.rm=T)) 
mutate(df2, meanScoreAll=mean(meanScore))

来源

2017-02-17 00:54:13 katharina

使用dplyr汇总值并将其作为向量存储在数据框中？

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