按组划分数据列答案

【问题标题】：Divide column of data by mean of the group按组划分数据列
【发布时间】：2016-04-20 14:51:48
【问题描述】：

如果我有一个数据框，比如：

group=rep(1:4,each=10)
data=c(seq(1,10,1),seq(5,50,5),seq(20,11,-1),seq(0.3,3,0.3))
DF=data.frame(group,data)

现在，我想将每个 data 元素除以其组的平均值。例如：

group=rep(1:4,each=10)
data=c(seq(1,10,1),seq(5,50,5),seq(20,11,-1),seq(0.3,3,0.3))
DF=data.frame(group,data)
aggregate(DF,by=list(DF$group),FUN=mean)

#Group.1 group  data
#1       1     1  5.50
#2       2     2 27.50
#3       3     3 15.50
#4       4     4  1.65

data1=c(seq(1,10,1)/5.5,seq(5,50,5)/27.5,seq(20,11,-1)/15.5,seq(0.3,3,0.3)/1.65)
DF1=data.frame(group, data1)

但是，这有点令人费解，并且在大型数据集中工作并不容易。我觉得有一个apply 应用程序可以在这里使用，但我找不到一个好的方法。

【问题讨论】：

DF$newdata = DF$data / ave(DF$data, DF$group, FUN = mean) ?
我不知道ave。谢谢！
注意mean是FUN=的默认值。

标签： r aggregate grouping mean summary

【解决方案1】：

这是常用的一组选项（感谢@G.Grothendieck 简化了ave）：

# base R 
DF$newdata = ave(DF$data, DF$group, FUN = function(x) x/mean(x))
# or...
DF$newdata = DF$data / ave(DF$data, DF$group)

# dplyr
library(dplyr)
DF %>% group_by(group) %>% mutate(newdata = data/mean(data))

# data.table
library(data.table)
setDT(DF)[, newdata := data/mean(data), by=group]

【讨论】：