计算组平均值、总和或其他汇总统计数据。并将列分配给原始数据答案

【问题标题】：Calculate group mean, sum, or other summary stats. and assign column to original data计算组平均值、总和或其他汇总统计数据。并将列分配给原始数据
【发布时间】：2022-01-13 01:28:27
【问题描述】：

我想计算每个级别内的数值变量（“值”）的mean（或任何其他长度为 1 的汇总统计数据，例如 min、max、length、sum）分组变量（“组”）。

应将汇总统计数据分配给与原始数据具有相同长度的新变量。也就是说，原始数据的每一行都应该有一个对应于当前组值的值——数据集应该不折叠成每组一行。例如，考虑组mean：

之前

id  group  value
1   a      10
2   a      20
3   b      100
4   b      200

之后

id  group  value  grp.mean.values
1   a      10     15
2   a      20     15
3   b      100    150
4   b      200    150

【问题讨论】：

标签： r mean summary dplyr r-faq

【解决方案1】：

一种选择是使用plyr。 ddply 需要 data.frame（第一个 d）并返回 data.frame（第二个 d）。其他 XXply 函数以类似的方式工作；即ldply 期望list 并返回data.frame，dlply 则相反......等等。第二个参数是分组变量。第三个参数是我们要为每个组计算的函数。

require(plyr)
ddply(dat, "group", transform, grp.mean.values = mean(value))

  id group value grp.mean.values
1  1     a    10              15
2  2     a    20              15
3  3     b   100             150
4  4     b   200             150

【讨论】：

【解决方案2】：

这是使用基本函数aggregate 和merge 的另一个选项：

merge(x, aggregate(value ~ group, data = x, mean), 
     by = "group", suffixes = c("", "mean"))

  group id value.x value.y
1     a  1      10      15
2     a  2      20      15
3     b  3     100     150
4     b  4     200     150

您可以使用suffixes 获得“更好”的列名：

merge(x, aggregate(value ~ group, data = x, mean), 
     by = "group", suffixes = c("", ".mean"))


  group id value value.mean
1     a  1    10         15
2     a  2    20         15
3     b  3   100        150
4     b  4   200        150

【讨论】：

【解决方案3】：

看看ave 函数。类似的东西

df$grp.mean.values <- ave(df$value, df$group)

如果您想使用ave 计算每个组的其他内容，您需要指定FUN = your-desired-function，例如FUN = min:

df$grp.min <- ave(df$value, df$group, FUN = min)

【讨论】：

【解决方案4】：

您可以使用mutate 在dplyr 中执行此操作：

library(dplyr)
df %>%
  group_by(group) %>%
  mutate(grp.mean.values = mean(value))

...或使用data.table 通过引用分配新列（:=）：

library(data.table)
setDT(df)[ , grp.mean.values := mean(value), by = group]

【讨论】：