每组和范围的平均值[重复]答案

【问题标题】：Mean per group and range [duplicate]每组和范围的平均值[重复]
【发布时间】：2016-07-26 03:00:08
【问题描述】：

我不明白如何解决这个问题。谁能帮我解决这个问题。

我有如下的data.frame

Gender  Age  BMI
Male     20  18
Male     40  22
Female   30  19
Male     50  24
Female   28  21

我想得到如下的data.frame

Age Range  Male-BMI-Average  Female-BMI-Average
0-25        ###                  ###
26-50       ###                  ###

我尝试使用 cut 和 dcast 但我不明白如何获得年龄范围内不同性别组的平均值？

【问题讨论】：

最短的方法是：你暴露你的努力和可能的错误，如果需要的话，SO会提出一些建议。
我可以通过以下方式解决问题。 Step1：子集 MaleData Step2：在 MaleData 上使用 CUT Step3：在 MaleData 的 BMI 上进行聚合 Step4：在 FemaleData 上重复 step1-step3 Step5：将它们合并到一个 DataFrame 中

标签： r

【解决方案1】：

我们可以使用cut 创建“AgeRange”，然后使用dcast 从data.table 将其转换为“宽”格式，这在data.table 中更容易，因为dcast 有fun.aggregate （这里我们指定为mean）。

library(data.table)
dcast(setDT(df1)[, AgeRange := cut(Age, breaks = c(0, 25, 50), 
                labels = c("0-25", "26-50"))], 
                AgeRange~Gender, value.var = "BMI", mean)
#   AgeRange Female Male
#1:   0-25    NaN   18
#2:  26-50     20   23

或者使用dplyr，我们可以通过cut创建的'AgeRange'和summarise与'BMI'的mean分组，对应于'性别'中的'男性'和'女性'列。

library(dplyr)
df1 %>%
    group_by(AgeRange = cut(Age, breaks = c(0, 25, 50), 
                       labels = c("0-25", "26-50"))) %>%
    summarise(Male_BMI_Avg = mean(BMI[Gender=="Male"]), 
              Female_BMI_Avg = mean(BMI[Gender=="Female"]))
#  AgeRange Male_BMI_Avg Female_BMI_Avg
#    <fctr>        <dbl>          <dbl>
#1     0-25           18            NaN
#2    26-50           23             20

【讨论】：

【解决方案2】：

这是一个使用 dplyr 和 reshape2 包的解决方案：

#Your Data
df<-read.table(header = TRUE, text="Gender  Age  BMI
Male     20  18
               Male     40  22
               Female   30  19
               Male     50  24
               Female   28  21")


library(dplyr)
results<-summarize(group_by(df, Gender, cut(df$Age, breaks=c(0, 25, 50))), mean(BMI))
library(reshape2)
names(results)<-c("Gender", "Age", "mean-BMI")
dcast(results, Age~Gender)

【讨论】：