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应用rowMeans（）时保持split（）中使用的因子分组变量

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使用带有两个分组变量的split（）会给我一个列表，其中包含我的所有变量，包括我以前用来组合的变量 .

> s <- split (iris, list(iris$Sepal.Length,iris$Species), drop = T)

$`4.3.setosa`
   Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
14          4.3           3          1.1         0.1  setosa

$`4.4.setosa`
   Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
9           4.4         2.9          1.4         0.2  setosa
39          4.4         3.0          1.3         0.2  setosa
43          4.4         3.2          1.3         0.2  setosa
...

现在我要计算iris $ Sepal.Width和iris $ Petal.Width的rowMeans（） . 由于虹膜$ Species是一个因素，我不能简单

> sapply(s, drop = T), rowMeans())

Error in FUN(X[[i]], ...) : 'x' must be numeric

我可以对我感兴趣的变量进行子集和计算，但是后来我丢失了我的分组变量（它们仍然在结果行名称中，但不是直接使用的格式：“4.3.setosa”等）

> s <- lapply(s, subset, select = c("Sepal.Width", "Petal.Width"))
> t(sapply(s, colMeans))
               Sepal.Width Petal.Width
4.3.setosa        3.000000   0.1000000
4.4.setosa        3.033333   0.2000000
...

我想到任何优雅的解决方案 . 我知道我之后可以将它们分开（https://stackoverflow.com/a/43431847/9015909），但如果出现任何变量并且名字中有一个点，那就太糟糕了 . 我想写一个for循环，c（）用s [[i]] [1，c（"Sepal.Length"，"Species"）绑定每个colMeans（）结果，然后将它们组合在一个数据框中可以工作，但我觉得有一个更优雅的解决方案，我只是没有看到 . 提前感谢任何建议 .

r

1 回答

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    您可以使用 aggregate 功能，但仍然可以保留您的分组 .

    aggregate(.~Species,iris,mean)
      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
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