如何在过滤后的矩阵列中使用应用函数？

Question

创建一个矩阵，其中包含 (1) 指标，(2) 条件和 (3) 感兴趣的变量 x

z<-rep(1:10,each=10)
set.seed(974); cond=rbinom(100,3,0.5)
set.seed(974) ; x=rnorm(100,1,10)
All<-cbind(z,cond,x) ; All

使用整个数据集，我可以用 colsums 或 apply 计算感兴趣的数量。例如每 10 行的平均值。

colSums(matrix(as.numeric(All[,3]), nrow=10))/10
apply(matrix(as.numeric(All[,3]), nrow=10),2,mean)

# Filtered dataset.
AllFiltered<-All[All[,2]==1,]

现在，当我执行过滤时，nrow 不是常量，例如(1,2,3,3)。有没有办法对每组单独的行过滤数据执行与上述相同的操作？

Allfiltered 示例

       z cond           x
 [1,]  1    1 -10.5135290

 [2,]  2    1 -10.9883098
 [3,]  2    1  12.9269151

 [4,]  3    1   5.1725988
 [5,]  3    1  -1.5633754
 [6,]  3    1  -1.3470068

 [7,]  4    1  12.6646369
 [8,]  4    1  -9.7694997
 [9,]  4    1   4.8618008

想得到每组行的平均值，其中过滤后的行数不是常数而是等于固定数（会根据条件过滤器而变化）

Answer 1

基于更新后的post，我们可以使用分组变量作为第一列

tapply(AllFiltered[,3], AllFiltered[,1], FUN= mean)

如何在过滤后的矩阵列中使用应用函数？

How to use apply function in a filtered matrix column?

r

mean

apply

conditional-statements