如何计算 R 中子集的总体平均值答案

【问题标题】：How to calculate overall-mean for subsets in R如何计算 R 中子集的总体平均值
【发布时间】：2021-05-04 04:16:24
【问题描述】：

假设我有纵向数据（例如 21 个国家/地区的 5 年 gdp），其中包含 2 个相同规模的变量。数据排序如下

Country-year	x1	x2
USA-1	50	2
USA-2	47	1.5
...	...	...
USA-5	52	1.9
UK-1	63	2
...	...	...
UK-5	41	3
...	...	...

n = 21
m = 5
N = n * m
set.seed(123)
x <- MASS::mvrnorm(N, rep(0,2), diag(2))

我想做两件事：

首先，计算各个国家/地区的平均值
其次，计算年平均值

对于第一个任务，我有以下代码

x_barbar <- NULL
k = 1
for(i in 1:n){
 x_barbar[i] <- mean(x[k:(k + (m - 1)), ])
 k = k + m
}

如何优化我的第一个任务的代码并找出一个代码来完成第二个任务？

感谢您的帮助。

【问题讨论】：

你到底是什么意思？你想要奇数和偶数的列均值吗？我真的很难理解你想要什么
你到底是什么意思？你想要奇数和偶数的列均值吗？我真的很难理解你想要什么。设置种子，然后手动做一个例子，只有 5 行，结果是预期的。
抱歉回复晚了，我刚刚编辑了问题。我希望我的问题现在很清楚。请原谅我的英语。

标签： r

【解决方案1】：

如果你想计算奇/偶行的平均值，你可以使用向量循环。

mean_odd <- mean(x[c(TRUE, FALSE), ])
mean_even <- mean(x[c(FALSE, TRUE), ])

对于更新后的数据集，我们可以将国家和年份列分开并计算平均值。

library(dplyr)
library(tidyr)

data <- df %>% separate(`Country-year`, c('Country', 'Year'), sep = '-') 

country_mean <- data %>% group_by(Country) %>% summarise(across(c(x1, x2), mean))

year_mean <- data %>% group_by(Year) %>%summarise(across(c(x1, x2), mean))

【讨论】：

感谢您的回复！我刚刚更新了我的问题以使其清楚。请看一看。
@MOHAMMED 对于您更新的问题，我认为如果我们将年份和国家/地区值分开在不同的列中会更容易。看。我更新的答案。

【解决方案2】：

您所要做的就是使用tapply

以第一种情况为例

tapply(x, (row(x)+1)%/%2, mean)

对于第二种情况：

tapply(x, row(x)%%2, mean)

【讨论】：