R语言按单位性质和性别分组统计各组的消费水平平均值并存在melt1_data1
时间: 2023-07-24 07:40:35 浏览: 73
您好,这个问题需要使用R语言的dplyr和tidyr库中的函数进行操作。可以使用以下代码实现:
```R
library(dplyr)
library(tidyr)
melt1_data1 <- data %>%
group_by(单位性质, 性别) %>%
summarize(消费水平平均值 = mean(消费水平)) %>%
pivot_wider(names_from = 性别, values_from = 消费水平平均值)
```
其中,data为您的数据框名称,单位性质和性别为两个分组变量,消费水平为需要求平均值的变量。使用group_by函数对数据进行分组,使用summarize函数求各组的平均值,最后使用pivot_wider函数将性别作为列名,平均值作为列值。最终结果存储在melt1_data1中。
相关问题
r语言melt和dcast
melt函数是R语言中的一个函数,可以将数据从宽格式转换为长格式。它的语法是melt(data, id.vars, measure.vars, variable.name, value.name)。其中,data表示要转换的数据集,id.vars表示保持不变的列,measure.vars表示要转换的列,variable.name表示转换后的列名,value.name表示值的列名。
dcast函数是reshape2包中的一个函数,可以将数据从长格式转换为宽格式。它的语法是dcast(data, formula, fun.aggregate, ... )。其中,data表示要转换的数据集,formula表示转换的公式,fun.aggregate表示聚合函数。
R语言 使用reshape2的tips数据,通过melt()和dcast()函数根据付帐人的性别和抽烟习惯,找出平均给了多少小费。
好的,让我来回答您的问题。根据您的描述,可以使用以下代码来回答您的问题:
```R
library(reshape2)
data(tips)
# 使用melt()函数将数据从宽格式转换为长格式
tips_melted <- melt(tips, id.vars = c("sex", "smoker"))
# 使用dcast()函数根据性别和抽烟习惯进行汇总,并计算平均小费
tip_by_gender_and_smoker <- dcast(tips_melted, sex + smoker ~ variable, mean)
# 输出结果
tip_by_gender_and_smoker[,"tip"]
```
这样可以得到一个表格,其中列分别为性别和抽烟习惯,行为平均小费。
希望我的回答能够帮到您!
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