R 匹配两个具有不同列名的数据帧，并使用另一列的平均值创建新列

我有两个数据帧。第一个仅列出每个学校/团队一次，如下所示：

classA <- data.frame(School=c("Omaha South", "Millard North", "Elkhorn"))

df2 %>% 
right_join(df1, by = c('Winner' = 'School')) %>% 
na.omit() %>% 
count(Winner, name = "wins") %>% 
right_join(df1, c('Winner' = 'School')) %>% 
mutate(wins = replace(wins, is.na(wins), 0))

---

我们可以用

分数加入
A类
，然后取
的
平均值
。每个
学校的分数

library(dplyr)

classA %>% 
  left_join(scores, by = c('School' = 'Away.Team')) %>%
  group_by(School) %>%
  summarise(AwayScore = mean(Away.Score, na.rm = TRUE))

# A tibble: 3 x 2
#  School        AwayScore
#  <fct>             <dbl>
#1 Elkhorn              60
#2 Millard North        84
#3 Omaha South          60

如果我在classA中已经有了其他列，有没有办法在不删除它们的情况下执行此操作？@JeffSwanson您可以使用
mutate
而不是最后一行中的
summary
。谢谢，但是mutate似乎在添加来自
分数
数据框的一组额外的列和行，我只需要显示一个新列。@JeffSwanson哪一列？然后在
分组中使用该选项<代码>分组依据（学校，其他专栏）
@JeffSwanson Try
分数%>%group by（Away.Team）%%>%summary（AwayScore=mean（Away.Score，na.rm=TRUE））%%>%right\u加入（classA，by=c（'Away.Team'='School'）
library(dplyr)

classA %>% 
  left_join(scores, by = c('School' = 'Away.Team')) %>%
  group_by(School) %>%
  summarise(AwayScore = mean(Away.Score, na.rm = TRUE))

# A tibble: 3 x 2
#  School        AwayScore
#  <fct>             <dbl>
#1 Elkhorn              60
#2 Millard North        84
#3 Omaha South          60

aggregate(Away.Score~School, 
      merge(classA, scores, by.x = 'School', by.y = 'Away.Team'),
      mean, na.rm = TRUE)