在 R 中有效地填充平均值和值 [重复]答案

【问题标题】：Efficiently Populate Mean Alongside Values in R [duplicate]在 R 中有效地填充平均值和值 [重复]
【发布时间】：2014-02-11 12:29:23
【问题描述】：

我有一张需要用平均值填充的表格。我目前正在使用效率低下的代码，这将在大型数据集上花费很长时间。示例：

样本数据：

x = read.table(text="a b value mean
                     1 1 10 0
                     1 1 12 0
                     2 2 14 0
                     2 1 16 0", header=TRUE)

代码：

y <- aggregate(x$value, list(a = x$a,b = x$b), mean)
print(y)
#   a b  x
# 1 1 1 11
# 2 2 1 16
# 3 2 2 14

for (i in 1:4) {
  for (j in 1:3) {
    if (x$a[i]==y$a[j] && x$b[i]==y$b[j]) {
      x$mean[i]=y$x[j] }
  }
}
print(x) # This is the final output
#   a b value mean
# 1 1 1    10   11
# 2 1 1    12   11
# 3 2 2    14   14
# 4 2 1    16   16

我希望能够使用高效的代码从输入到输出。我是 R 新手，非常感谢您的帮助！

【问题讨论】：

您能解释一下为什么您觉得它效率低下，以及您为提高效率所做的努力吗？
关于提高工作代码效率的问题可能更适合 Code Review (codereview.stackexchange.com)

标签： r statistics aggregate data.table mean

【解决方案1】：

data.table 是要走的路：

library(data.table)
x.dt <- data.table(x[1:3])               # convert first three cols
x.dt[, mean:=mean(value), by=list(a, b)] # add back mean
#    a b value mean
# 1: 1 1    10   11
# 2: 1 1    12   11
# 3: 2 2    14   14
# 4: 2 1    16   16

data.table 非常快。

【讨论】：

【解决方案2】：

您正在寻找ave:

x <- transform(x, mean = ave(value, a, b, mean))

#   a b value mean
# 1 1 1    10   11
# 2 1 1    12   11
# 3 2 2    14   14
# 4 2 1    16   16

【讨论】：

【解决方案3】：

merge 函数将匹配 x 和 y（a 和 b）中同名的列：

x = data.frame(a=c(1, 1, 2, 2), b=c(1, 1, 2, 1), value=c(10, 12, 14, 16))
y = aggregate(x$value, list(a=x$a, b=x$b), mean)
merge(x, y, sort=F)
#   a b value  x
# 1 1 1    10 11
# 2 1 1    12 11
# 3 2 2    14 14
# 4 2 1    16 16

【讨论】：