R中加权平均值的循环聚合答案

【问题标题】：Loop Aggregate with Weighted Mean in RR中加权平均值的循环聚合
【发布时间】：2021-08-31 18:59:28
【问题描述】：

提前为措辞道歉，英语不是我的母语，这是我的第一篇文章。到目前为止，我已经能够汇总我的数据，但是在进一步压缩它时遇到了问题。我正在尝试通过几种物种的生物量来获得加权平均深度。

我的数据当前有列（站、时间、层、深度、生物质_X、生物质_Y、生物质_Z，...），我想将其浓缩为（站、时间、加权深度_X、加权深度_Y、加权深度_Z，...）。

我让这段代码可以工作，但是有没有办法循环它以便它可以完成我的所有列？

    library(plyr)
    newData<-ddply(data, ~station+time, summarize, weighted.mean(data[,6], w=depth))

【问题讨论】：

标签： r aggregation

【解决方案1】：

当然有更好的方法，但这应该可行：

# data: dataframe containing columns to be averaged
# weights: vector containing the corresponding weights
weighted_mean_all_cols<- function(data,weights){
  res<-do.call(cbind,llply(colnames(data), function(col) {weighted.mean(data[,col], w=weights)}))
  colnames(res) <- colnames(data)
  res
}

# collect the names of the target columns to average
targetCols <-  grep("^biomass",colnames(data))
# apply weighted average by group, for every target column
newData <- ddply(data, c('station','time'), function(groupDF) { 
  print(groupDF[targetCols])
  weighted_mean_all_cols(groupDF[,targetCols],groupDF$depth)
})

【讨论】：