将行中的名称标准化，并根据R中的相似行计算几何平均值

我有一个数据表，我想标准化“性别”中的名字，并根据每组计算几何平均数（如表中的x、y和z）

谢谢你的帮助。 下面是数据表

library(data.table)
dt <- data.table(Group = c("x","x","x","y","z","z"), Sex = c("Man","Female","Feminine","Male","M","F"), Score = c(0,0.4,0.1,0.5,3,2.1))

库（data.table）
这就是你想要的吗

geomean <- function(v) prod(v)**(1/length(v))
res <- tapply(dt$Score, dt$Group, geomean)

或者使用
ave
创建新列

dt <- within(dt,gm <- ave(Score,Group,FUN = geomean))
> dt
Group      Sex Score      gm
1:     x      Man   0.0 0.00000
2:     x   Female   0.4 0.00000
3:     x Feminine   0.1 0.00000
4:     y     Male   0.5 0.50000
5:     z        M   3.0 2.50998
6:     z        F   2.1 2.50998

因此

是的，但我想做一个新的专栏，说明每组的几何平均数？是的，这就是我想要的。非常感谢你。但是“Sex”必须标准化为“M”或“F”。@Twinstan我更新了我的答案，请检查这是否是您想要的。请分享您已经尝试过的内容，而不是要求别人为您编写代码
dt <- within(dt,gm <- ave(Score,Group,FUN = geomean))
> dt
Group      Sex Score      gm
1:     x      Man   0.0 0.00000
2:     x   Female   0.4 0.00000
3:     x Feminine   0.1 0.00000
4:     y     Male   0.5 0.50000
5:     z        M   3.0 2.50998
6:     z        F   2.1 2.50998

dt <- within(transform(dt,Sex = toupper(substr(Sex,1,1))),
             gm <- ave(Score,Group,Sex,FUN = geomean))

> dt
   Group Sex Score  gm
1:     x   M   0.0 0.0
2:     x   F   0.4 0.2
3:     x   F   0.1 0.2
4:     y   M   0.5 0.5
5:     z   M   3.0 3.0
6:     z   F   2.1 2.1