用map_dfr循环求出十三个地点的均数和标准差

假设你的数据集中包含了十三个地点的数值数据，你可以使用`map_dfr`函数来循环计算这些地点的均值和标准差。具体步骤如下：

1. 首先，需要加载`tidyverse`包，以便使用`map_dfr`函数和其他数据处理函数。

library(tidyverse)

2. 然后，你需要指定数据集的列名，以及包含十三个地点名称的向量。假设数据集中的列名为`value`，地点名称的向量为`locations`，则代码如下：

values <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13)
locations <- c("location1", "location2", "location3", "location4", "location5", "location6", "location7", "location8", "location9", "location10", "location11", "location12", "location13")

3. 接下来，使用`map_dfr`函数循环计算每个地点的均值和标准差，并将结果存储在一个新的数据框中。代码如下：

result <- map_dfr(locations, ~{
  mean_value <- mean(values[locations == .x])
  sd_value <- sd(values[locations == .x])
  data.frame(location = .x, mean = mean_value, sd = sd_value)
})

在这里，`map_dfr`函数的第一个参数是需要循环处理的向量，第二个参数是一个函数，用于计算每个地点的均值和标准差。`~`符号表示一个匿名函数，`.x`表示当前正在处理的地点名称。`mean_value`和`sd_value`分别计算当前地点的均值和标准差。最后，使用`data.frame`函数将结果存储在一个新的数据框中，包括地点名称、均值和标准差三列。

4. 最后，你可以使用`summary`函数查看结果数据框的统计信息：

summary(result)

统计信息将显示每个变量的均值、中位数、最小值、最大值和四分位数范围。