r语言如何按某三列求另一列均值并以数据框输出

假设有一个数据框 `df`，其中包含列 A、B、C 和 D，你可以使用以下代码按照 A、B 和 C 列的组合来计算 D 列的平均值，并将结果存储在新的数据框 `result` 中：

result <- aggregate(D ~ A + B + C, data = df, FUN = mean)

在这个代码中，`aggregate()` 函数按照 A、B 和 C 列的组合对数据框 `df` 进行分组，并对每个组中的 D 列计算平均值。最终结果存储在新的数据框 `result` 中。

如果你只想按照 A 和 B 列的组合来计算 D 列的平均值，可以使用以下代码：

result <- aggregate(D ~ A + B, data = df, FUN = mean)

同样，这个代码中，`aggregate()` 函数按照 A 和 B 列的组合对数据框 `df` 进行分组，并对每个组中的 D 列计算平均值。最终结果存储在新的数据框 `result` 中。

相关问题

用r语言选择数据的某一列并进行随机抽样，并计算均值

在R语言中，你可以使用`data.frame`或`tibble`结构来操作数据集。要从一列中选取样本并计算平均值，可以按照以下步骤进行：

1. 首先，假设你的数据存储在一个名为`df`的数据框（data frame）或`tibble`中，你需要指定你要抽样的那一列的名称，例如`column_name`。

# 假设df是你想要操作的数据集，column_name是要抽取的列名
column_data <- df$column_name

2. 对于随机抽样，你可以使用`sample()`函数结合`nrow()`函数来抽取出特定数量的行。如果你想抽样整个列，通常会取整数等于总行数；如果想抽样部分比例，需要指定比例数值。

# 如果你想抽取所有行，替换500为你实际的行数
random_sample <- column_data[sample(nrow(df), 500)]

3. 接下来，你可以使用`mean()`函数计算这个随机样本的平均值。

average_value <- mean(random_sample)

完整的示例代码：

# 示例数据
df <- data.frame(column_name = c(...)  # 请填充你实际的数据

# 抽取样本并计算平均值
random_sample <- df$column_name[sample(nrow(df), 500)]  # 替换500为所需样本大小
average_value <- mean(random_sample)

# 输出结果
average_value

R语言根据名为df的宽数据数据框中名ID的列分组，相同ID的为一组，并求得该组其余各列的均值，以代替组内全部的数据输出

您可以使用R语言中的dplyr包来实现这个任务。下面是一个示例代码，可以根据df数据框中的ID列进行分组，并计算每个组内其他列的均值。

library(dplyr)

df <- data.frame(ID = c(1, 1, 2, 2, 3, 3),
                 col1 = c(10, 20, 30, 40, 50, 60),
                 col2 = c(2, 4, 6, 8, 10, 12))

df_new <- df %>%
  group_by(ID) %>%
  mutate(across(-ID, mean)) %>%
  distinct(ID, .keep_all = TRUE)

df_new

这段代码首先加载了dplyr包，然后定义了一个名为df的数据框，其中包含ID列和其他列。接下来，使用`group_by(ID)`将数据框按照ID列进行分组。然后，使用`mutate(across(-ID, mean))`计算每个组内其他列的均值，并将结果存储在新的列中。最后，使用`distinct(ID, .keep_all = TRUE)`保留每个组的唯一行。

这样，您就可以得到一个新的数据框df_new，其中每个组的其他列都被均值所代替。