R 基于条件的一列平均值（在不同列中）

首先是守则：

library(dplyr)

#Sample Data

df1 = cbind(c(replicate(5, 2015)),
                        c(replicate(5, 1)),
                       c(rnorm(5, 0, 1)),
                       c(replicate(5, 'A')))

df2 = cbind(c(replicate(5, 2015)),
                       c(replicate(5, 2)),
                       c(rnorm(5, 0, 1)),
                       c(replicate(5, 'A')))

df3 = cbind(c(replicate(5, 2016)),
                       c(replicate(5, 1)),
                       c(rnorm(5, 0, 1)),
                       c(replicate(5, 'B')))

df = rbind(df1, df2, df3)

# Code I used    
bs1 = file %>% 
      group_by(V1) %>% 
      group_by(V2) %>% 
      summarise(avg = mean(V3[V4=1])) %>% 
      ungroup()

问题陈述：我想平均每个

V4

和

V1

的列

V3

。例如，2015年，

V3

下的所有1都应取平均值。同样，所有2个应分别取平均值。本质上，2015年1和A的排数不是5排，而是只有一排（这是平均数）。类似地，2和A的行数不是5行，而是只有一行

实际数据帧更长，7个

V4

条目中的每个条目每年有365个

V3

条目（从2015年到2020年）

谢谢， 拉胡尔

另外，我不知道我的问题是否清楚

像这样

library(dplyr)
df %>% 
  group_by(V1, V2, V4) %>% 
  summarise(mean_V3 = mean(V3))

# A tibble: 3 x 4
# Groups:   V1, V2 [3]
  V1    V2    V4    mean_V3
  <chr> <chr> <chr>   <dbl>
1 2015  1     A      -0.185
2 2015  2     A      -0.290
3 2016  1     B       0.364

---

哇！既然你已经做到了。看起来很容易。谢谢，多米尼克。

library(dplyr)
df %>% 
  group_by(V1, V2, V4) %>% 
  summarise(mean_V3 = mean(V3))

# A tibble: 3 x 4
# Groups:   V1, V2 [3]
  V1    V2    V4    mean_V3
  <chr> <chr> <chr>   <dbl>
1 2015  1     A      -0.185
2 2015  2     A      -0.290
3 2016  1     B       0.364

df1 = cbind(c(replicate(5, 2015)),
            c(replicate(5, 1)),
            c(rnorm(5, 0, 1)),
            c(replicate(5, 'A')))

df2 = cbind(c(replicate(5, 2015)),
            c(replicate(5, 2)),
            c(rnorm(5, 0, 1)),
            c(replicate(5, 'A')))

df3 = cbind(c(replicate(5, 2016)),
            c(replicate(5, 1)),
            c(rnorm(5, 0, 1)),
            c(replicate(5, 'B')))

df = rbind(df1, df2, df3) %>% as_tibble() %>% mutate(V3 = as.numeric(V3))