R基于其他列值的平均值-包括示例代码

我有这样一个数据帧：

var1 <- c(1,2,0,1)
var2 <- c(2,0,3,1)
var3 <- c(10,5,10,4)

df <- data.frame(var1,var2,var3)

var1   var2
6.33   8

说明：对于var2，如果我对大于0的值进行过滤，则VAR3的值为（10、10和4），这些值的平均值为8。（24/3）

所以基本上我是平均每个变量（var1和var2）的var3的值，当它们大于0时

---

Thx，

我们可以使用

摘要

library(dplyr)
df %>% 
   summarise(var1 = mean(var3[var1 >0]), 
              var2 = mean(var3[var2 > 0]))
#      var1 var2
#1 6.333333    8

或者使用
map
在列上循环以
filter
，然后在根据条件进行子集设置后获得'var3'的
平均值

library(purrr)
df %>%
   select(var1:var2) %>%
   map_dfc(~ mean(df$var3[.x > 0]))
#       var1 var2
#1 6.333333    8


或者使用重塑为“长”格式，然后使用“宽”

library(tidyr)
df %>% 
  pivot_longer(cols = -var3) %>%
  filter(value >0) %>% 
  group_by(name) %>%
  summarise(var3 = mean(var3)) %>%
  pivot_wider(names_from = name, values_from = var3)
# A tibble: 1 x 2
#   var1  var2
#  <dbl> <dbl>
#1  6.33     8

或者另一个选项是将0的值更改为
NA
，然后使用
colMeans

colMeans(df$var3* NA^(df[1:2] ==0), na.rm = TRUE)
#   var1     var2 
#6.333333 8.000000 

它是否可以推广到var1-var100。这意味着一长串变量。@EGM8686 i添加了4个选项。
colMeans(df$var3* NA^(df[1:2] ==0), na.rm = TRUE)
#   var1     var2 
#6.333333 8.000000