如何为R数据框中的某些列的行的平均值创建新的数据框？
如果所有变量的性质相同，查找行意味着帮助我们确定案件的平均绩效，这也是一件容易的事。但是，如果某些列具有不同类型的数据，则我们必须提取要查找行均值的列。因此，我们可以使用rowMeans函数使用所需列的行均值来创建新的数据框。
示例
请看以下数据帧-
set.seed(88) Group<-LETTERS[1:10] x1<-rpois(20,2) x2<-rpois(20,5) x3<-rpois(20,10) df<-data.frame(Group,x1,x2,x3) df
输出结果
Group x1 x2 x3 1 A 2 3 10 2 B 0 6 7 3 C 3 7 9 4 D 2 8 9 5 E 6 8 9 6 F 8 6 4 7 G 0 4 5 8 H 3 7 10 9 I 3 5 11 10 J 5 4 10 11 A 2 3 9 12 B 3 7 8 13 C 2 6 6 14 D 1 4 7 15 E 0 7 12 16 F 1 8 9 17 G 0 5 11 18 H 2 6 9 19 I 3 7 5 20 J 3 9 6
使用原始df和RowMeans中的列Group创建新数据框，以获取x1，x2和x3列的平均值-
row_means_df<-data.frame(Group=df[,1],RowMeans=rowMeans(df[,-1])) row_means_df Group RowMeans 1 A 5.000000 2 B 4.333333 3 C 6.333333 4 D 6.333333 5 E 7.666667 6 F 6.000000 7 G 3.000000 8 H 6.666667 9 I 6.333333 10 J 6.333333 11 A 4.666667 12 B 6.000000 13 C 4.666667 14 D 4.000000 15 E 6.333333 16 F 6.000000 17 G 5.333333 18 H 5.666667 19 I 5.000000 20 J 6.000000
与原始df和RowMeans一样，使用列Group创建新的数据框，以获取x2和x3的平均值，即3和4-
row_means_3.4_cols_df<-data.frame(Group=df[,1],RowMeans=rowMeans(df[,-c(1,2)])) row_means_3.4_cols_df Group RowMeans 1 A 6.5 2 B 6.5 3 C 8.0 4 D 8.5 5 E 8.5 6 F 5.0 7 G 4.5 8 H 8.5 9 I 8.0 10 J 7.0 11 A 6.0 12 B 7.5 13 C 6.0 14 D 5.5 15 E 9.5 16 F 8.5 17 G 8.0 18 H 7.5 19 I 6.0 20 J 7.5