R 计算变量内间隔的平均值

假设我有一个数据集，如：

---

dat我们可以使用
findInterval
形成组，并使用
tapply
获得每组的
平均值

tapply(dat, findInterval(seq_along(dat), v, left.open = TRUE), mean)

#         0          1          2          3          4 
#-0.5604756  0.3484638  0.1704305  0.4599013 -0.6754733 

数据

set.seed(123)
dat <- rnorm(25)
v <- c(1, 8, 13, 17, 25)

set.seed（123）
dat您可以使用
cut
来获得区间组，并使用
聚合
来计算每组的
平均值

aggregate(dat, list(interval=cut(seq(dat), c(0,v))), mean)
#  interval          x
#1    (0,1] -0.5604756
#2    (1,8]  0.3484638
#3   (8,13]  0.1704305
#4  (13,17]  0.4599013
#5  (17,25] -0.6754733

或者，如果您希望第一个和最后一个位置的间隔重叠，您可以使用
sapply

sapply(seq(v), function(i) mean(dat[v[max(1,i-1)]:v[i]]))
#[1] -0.56047565  0.23484641 -0.06881816  0.44807533 -0.54510397

您可以使用
split（）
和
cut（）
创建组，然后通过
sapply
计算每组的平均值，即

r <- sapply(split(dat,cut(seq_along(dat), c(-Inf,v))),mean)

使用
dplyr

library(dplyr)
tibble(x = dat) %>% 
    group_by(Interval = findInterval(row_number(), v, left.open = TRUE)) %>% 
    summarise(x = mean(x))

欢迎来到堆栈溢出。到目前为止你试过什么？
> r
  (-Inf,1]      (1,8]     (8,13]    (13,17]    (17,25] 
-0.6264538  0.2397270  0.3101554 -0.2877232  0.3456389 

library(dplyr)
tibble(x = dat) %>% 
    group_by(Interval = findInterval(row_number(), v, left.open = TRUE)) %>% 
    summarise(x = mean(x))