R 将总和和平均值嵌套在一个集合中，以获得每组得分的平均值

我找不到与我的问题类似的数据集，所以我将数据集Iris（R中的数据集）更改为类似的-它足够接近了

data = iris
data$type = gl(5,30,150,labels=c("group1","group2","group3","group4","group5"))
data$ID = gl(30,5,150)

然后我使用了下面的代码

xtabs(Sepal.Length ~ Species + type, aggregate(Sepal.Length ~ Species + type + ID, data, mean))

导致

type
Species      group1 group2 group3 group4 group5
  setosa      30.16  19.90   0.00   0.00   0.00
  versicolor   0.00  12.20  35.88  11.28   0.00
  virginica    0.00   0.00   0.00  26.24  39.64

我的理解是，我的代码所做的是将每个ID的萼片长度相加，然后按每个物种和类型取这些值的平均值

这是正确的吗

如果没有，我怎么得到这个

此外，如果我的数据是这样的，每个ID都有多种类型，我将如何获得这些信息？（不知道如何在R中构造此）

事实上，我只是想说清楚

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我想要的是一个代码，将每个ID和类型的萼片长度相加，然后取所有ID的平均值，然后用

数据发布类型和物种的平均萼片长度。表

：

library(data.table)
setDT(data)

#sum of Sepal.Length for each ID AND type
data[, id_type_sum := sum(Sepal.Length), by = .(ID, type)]

# mean of this variable by type and species
data[, mean(id_type_sum), by = .(type, Species)]

#   type    Species       V1
# 1: group1     setosa 25.13333
# 2: group2     setosa 24.87500
# 3: group2 versicolor 30.50000
# 4: group3 versicolor 29.90000
# 5: group4 versicolor 28.20000
# 6: group4  virginica 32.80000
# 7: group5  virginica 33.03333

如果您希望以表格格式显示，可以使用

data.table

的

dcast

方法：

library(magrittr) # for the %>% operator
data[, mean(id_type_sum), by = .(type, Species)] %>%
  dcast(Species ~ type)

结果:

      Species   group1 group2 group3 group4   group5
1:     setosa 25.13333 24.875     NA     NA       NA
2: versicolor       NA 30.500   29.9   28.2       NA
3:  virginica       NA     NA     NA   32.8 33.03333

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我在我的实际数据上使用了这段代码，数据看起来像我预期的那样！非常感谢这太棒了