如何根据Python中不同数据帧/患者之间的第一列元素/基因计算第二列值/计数的平均值，R？

输入数据帧：

df1：

df2：

输出应该是一个数据框，其中df1和df2中的所有可能基因都具有平均值。如果df1有一个不在df2中的元素，则在df2中将该元素计为零。结果数据帧应该是这样的。 结果数据帧：

：

R中的一个选项是在用完整的、按“基因”分组的数据集扩展后，将两个数据集绑定在一起，总结“计数”列的平均值

library(dplyr)
library(tidyr)
out <- bind_rows(df1, df2, .id = 'grp') %>% 
         complete(grp, Genes, fill = list(Count = 0)) %>%
         group_by(Genes) %>% 
         summarise(Average = mean(Count))
# A tibble: 5 x 2
#  Genes Average
#  <chr>   <dbl>
#1 A           9
#2 B           7
#3 C          11
#4 D          13
#5 E           5

数据

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非常感谢你的帮助。但是B值应该是7，E值应该是5，而不是14和10。@Jaleesurahman对于基因A，您的平均值在预期中显示为14，但两个数据集中的值都是8和10。不过还不清楚。同样的问题在'D'以及20，6->平均13是的，我犯了这个错误。你的答案正是我想要的。谢谢如何存储生成的数据帧？

df1 <- structure(list(Genes = c("A", "B", "C", "D"), Count = c(10, 14, 
4, 20)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -4L))

df2 <- structure(list(Genes = c("A", "C", "D", "E"), Count = c(8, 18, 
6, 10)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -4L))