R：combn对变量计算它们之间的平均值答案

【问题标题】：R: combn pair of variables calculate the mean between themR：combn对变量计算它们之间的平均值
【发布时间】：2018-02-10 16:54:42
【问题描述】：

我有一个包含 20 个变量的数据框，每个变量有 2 个观察值。我已经用combn 计算了所有可能的变量对，现在对于每个观察值和每一对，我想计算平均值。 190 种组合可能取 2 个变量的数据集的 2 个元素。

所以我有一个名为 A 的数据框，其中包含 20 个变量 (A1-A20) 的 2 个观察值：

structure(list(A1 = c(-0.213231661750682, -0.221771671227651), A2 = c(-0.453268784292906, -0.411536539651889), A3 = c(-0.313590782870182, -0.32050845041221), A4 = c(-0.24068090024987, -0.237324659112412), A5 = c(-0.250518309189155, -0.243752386033467), A6 = c(-0.346513318287749, -0.310682137162937), A7 = c(-0.367893853843964, -0.389767604998544), A8 = c(-0.456036421130999, -0.476044422073483), A9 = c(-0.5235080360833, -0.424936488273877), A10 = c(-0.27421438645257, -0.254264546496442), A11 = c(-0.340599280820809, -0.378029798423225), A12 = c(-0.484056720613284, -0.497316258925064), A13 = c(-0.288377079820288, -0.279396742334153), A14 = c(-0.245523401712755, -0.248923757652515), A15 = c(-0.29225618208897, -0.253033910862832), A16 = c(-0.434525774496723, -0.515485159478136), A17 = c(-0.441791229146799, -0.44754900324085), A18 = c(-0.437452755366462, -0.405902999298872), A19 = c(-0.322178004640579, -0.321200331464843), A20 = c(-0.369930416907759, -0.376326662497664)), .Names = c("A1", "A2", "A3", "A4", "A5", "A6", "A7", "A8", "A9", "A10", "A11", "A12", "A13", "A14", "A15", "A16", "A17", "A18", "A19", "A20"), row.names = 1:2, class = "data.frame")

B <- combn(A, 2, simplify=FALSE)

例如，B 的第一个元素是：

B[1]
A1      A2 
-0.21   -0.45
-0.22   -0.41

我需要一个返回 190 个向量的列表，其中包含每对变量之间每个观察值的平均值，例如这里的向量 C：

C
-0.33
-0.315

我尝试使用apply、lapply 和sapply，但仍然收到错误消息（如dim(X) must have a positive length）。 R 将B 的每个元素存储为length=1 的列表，因此无法计算平均值。我试图将每个元素转换为一个矩阵，但它把两个向量（A1 和A2 for ex）放在matrix[1,1] 中。我该如何计算，最好使用函数apply，因为我有很多数据？

【问题讨论】：

标签： r mean combn

【解决方案1】：

我们可以循环通过list'B"可以得到mean

sapply(B, rowMeans)

或@d.b。提到，在combn中使用FUN参数

combn(A, 2, FUN = rowMeans)

数据

set.seed(24)
A <- as.data.frame(matrix(sample(1:5, 5*20, replace = TRUE), 
  nrow = 5, ncol = 20, dimnames = list(NULL, paste0("A", 1:20))))

【讨论】：

或combn(A, 2, FUN = rowMeans, simplify = FALSE)
对于 sapply(B, rowMeans)，我得到： FUN(X[[i]], ...) 中的错误：'x' 必须是至少二维的数组并且对于combn（A，2，FUN = rowMeans，simplify = FALSE），它给我的结果与commn（A，2，simplify = FALSE）完全相同，所以不是平均值...... A的变量是从复制中获得的从 GARCH 模型的模拟中计算风险价值的函数，我不知道这是否有影响......
@Anais 为 A 提供一个示例，我们不必猜测它的样子。请参阅stackoverflow.com/questions/5963269/… 获取指导。
谢谢，我刚刚编辑过，当时有 2 次观察（以缩短计算时间）
@Anais 我用了你的例子，它对我很好