如何计算 df 中每 n 个向量的平均值

Question

如何计算 df 中每 n 个向量的平均值，用结果创建一个新的数据框。

我希望得到：第 1 列：均值 (V1,V2)，第 2 列：平均值 (V3,V4)，第 3 列：均值 (V5,V6) ,等等

数据

df <- data.frame(v1=1:6,V2=7:12,V3=13:18,v4=19:24,v5=25:30,v6=31:36)

Answer 1

你可以试试，

dummy <- data.frame(
  v1 = c(1:10),
  v2 = c(1:10),
  v3 = c(1:10),
  v4 = c(1:10),
  v5 = c(1:10),
  v6 = c(1:10)
)
nvec_mean <- function(df, n){
  res <- c()
  m <- matrix(1:ncol(df), ncol = n, byrow = T)
  if (ncol(df) %% n != 0){
    stop()
  }
  for (i in 1:nrow(m)){
    v <- rowMeans(df[,m[i,]])
    res <- cbind(res, v)
  }
  colnames(res) <- c(1:nrow(m))
  res
}
nvec_mean(dummy,3)

       1  2
 [1,]  1  1
 [2,]  2  2
 [3,]  3  3
 [4,]  4  4
 [5,]  5  5
 [6,]  6  6
 [7,]  7  7
 [8,]  8  8
 [9,]  9  9
[10,] 10 10

如果您不想要 rowMeans 或者结果不是您想要的，请告诉我。

简单（？）版本

df <- data.frame(v1=1:6,V2=7:12,V3=13:18,v4=19:24,v5=25:30,v6=31:36)
n = 2

res <- c()
m <- matrix(1:ncol(df), ncol = 2, byrow = T)
for (i in 1:nrow(m)){
  v <- rowMeans(df[,m[i,]])
  res <- cbind(res, v)
}
res

     v  v  v
[1,] 4 16 28
[2,] 5 17 29
[3,] 6 18 30
[4,] 7 19 31
[5,] 8 20 32
[6,] 9 21 33

Answer 2

这里是基础 R 选项

n <- 2 # Mean across every n = 2 columns
do.call(cbind, lapply(seq(1, ncol(df), by = n), function(idx) rowMeans(df[c(idx, idx + 1)])))
#     [,1] [,2] [,3]
#[1,]    4   16   28
#[2,]    5   17   29
#[3,]    6   18   30
#[4,]    7   19   31
#[5,]    8   20   32
#[6,]    9   21   33

这个returns一个matrix而不是一个data.frame（这在这里更有意义，因为你正在处理“全数字”数据）。

说明：这个想法是一种非重叠滑动window方法。 seq(1, ncol(df), by = n) 创建列的起始索引（此处为：1、3、5）。然后我们遍历这些索引 idx 并计算 df[c(idx, idx + 1)] 的行均值。这个returns一个list然后我们cbind变成一个matrix.

作为一个小修改，您还可以预定义具有正确维度的 data.frame，然后通过让 R 执行隐式 list 到 data.frame 来跳过 do.call(cbind, ...) 步骤] 类型转换。

out <- data.frame(matrix(NA, ncol = ncol(df) / 2, nrow = nrow(df)))  
out[] <- lapply(seq(1, ncol(df), by = n), function(idx) rowMeans(df[c(idx, idx + 1)]))
#  X1 X2 X3
#1  4 16 28
#2  5 17 29
#3  6 18 30
#4  7 19 31
#5  8 20 32
#6  9 21 33

如何计算 df 中每 n 个向量的平均值

How to calculate the mean for every n vectors from a df

r

vector

mean

简单（？）版本