R循环中的因子子集

【问题标题】：Subsetting by factors in R loopR循环中的因子子集
【发布时间】：2011-11-07 05:59:31
【问题描述】：

我很难通过 for 循环中的因素对我的数据进行子集化。这是一个说明性示例：

x<-rnorm(n=40, m=0, sd=1)
y<-rep(1:5, 8)
df<-as.data.frame(cbind(x,y))
df_split<-split(df, df$y)
mean_vect<-rep(-99, 5)

for (i in c(1:5)) {
current_df<-df_split$i
mean_vect[i]<-mean(current_df)
}

这种方法不起作用，因为我认为 R 正在寻找一个名为“i”的拆分，而我真的希望它拉出第 i 个拆分！我也很高兴地尝试了子集函数。当我尝试根据非数字因素进行拆分时，我总是会遇到这些问题，因此我们将不胜感激

【问题讨论】：

标签： r loops split subset

【解决方案1】：

仅供参考，通常使用tapply 完成此功能

tapply( df$x, df$y, mean )

第一个参数指定要“平均组”的值。第二个只是索引，即拆分组的变量，最后一个显然是您要在这些组上运行的函数，在这种情况下是平均值。

【讨论】：

ran2，编写的示例与 Ruth 的问题数据相匹配，不需要进一步的示例。我留下了你的澄清句。

【解决方案2】：

获取拆分号i运行

df_split[[i]]

顺便说一句，你的最终目标是mean_vect你最好使用

mean_vect <- lapply(df_split, mean)

或：

mean_vect <- tapply(df$x, df$y, mean)
mean_vect
        1          2          3          4          5 
0.2566810 -0.1528079 -0.2097333 -0.1540343  0.3609312

【讨论】：