创建一个新变量，该变量取R中现有变量的相同值的平均值

我的数据看起来像这样，我现在要做的是创建一个新的列means，在这里我想找到客户接受的价格列中所有相同值的平均值

  Product | Price | Customer Accepted
       A      17.2         1
       A      16.8         0
       A      17.2         1
       B      21           1
       B      16.8         0
       A      21           0
       C      17.2         0

例如，17.2重复3次，其对应的客户接受值的平均值为1+1+0/3=0.66；同样，对于16.8，它的0+0/2=0，对于21，它是1+0/2=0.50；当重复相同的价格时，新列“平均值”应具有这些值

我的预期产出

价格值大约有950个不同的级别，每个值重复的次数并不一致。有人能帮我吗？非常感谢

在大多数大数据分析包中都有一种称为分组的东西，例如data.table包。当然，你可以调查一下。但这里可能会有这样一种情况：然而，为了可读性，这并不是最优的。虽然可以缓存值，但会重新计算这些值

a = data.frame(
  product = c("A", "A", "A", "B", "B", "A", "C"), 
  price = c(17.2, 16.8, 17.2, 21, 16.8, 21, 17.2), 
  accepted = c(1, 0, 1, 1, 0, 0)
)

invisible(
  lapply(1:nrow(a), function(i) { 
    a[i, "mean"] <<- mean(a[a$price == a[i, "price"], "accepted"])
  })
)

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这实际上就是您试图做的：遍历每一行，为data.frame分配一个新值，这是所有接受值的平均值，其中价格与这一行中的价格相同。

我希望我正确理解您的意思，下面是可以用于执行相同操作的代码

 df <- data.frame(Product = c("A","A","A","B","B","A","C"),Price = c(17.2,16.8,17.2,21,16.8,21,17.2),Accpeted = c(1,0,1,1,0,0,0))

df$mean <- ave(df$Accpeted,df$Price,FUN=mean)

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dplyr方法看起来是这样的

library(dplyr)
df <- data.frame(Product = c("A","A","A","B","B","A","C"), Price = c(17.2,16.8,17.2,21,16.8,21,17.2), CustomerAccepted=c(1,0,1,1,0,0,0))

df.summ <- 
    df %>% 
    group_by(Price) %>%
    summarise(Mean = mean(CustomerAccepted))

我们可以使用data.table

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非常感谢，伙计，这很有帮助：@David如果这对你有帮助，那么别忘了接受答案，谢谢

    Product Price Accpeted      mean
1       A  17.2        1 0.6666667
2       A  16.8        0 0.0000000
3       A  17.2        1 0.6666667
4       B  21.0        1 0.5000000
5       B  16.8        0 0.0000000
6       A  21.0        0 0.5000000
7       C  17.2        0 0.6666667

library(dplyr)
df <- data.frame(Product = c("A","A","A","B","B","A","C"), Price = c(17.2,16.8,17.2,21,16.8,21,17.2), CustomerAccepted=c(1,0,1,1,0,0,0))

df.summ <- 
    df %>% 
    group_by(Price) %>%
    summarise(Mean = mean(CustomerAccepted))

library(data.table)
 setDT(df)[, Mean := mean(Accpeted), Price]