R 子集数据，求最大值、最小值、平均值并绘制

因此，我的数据如下：

id expressions mode 
1      22       0
2      24       0
3      23       0
4      5        1
5      56       1
6      42       1
7      32       0
8      21       0
9      11       1
10     72       1

因此，我将根据前面的问题得到一个新表：

id     max     mean    min    mode 
1       24      23      22      0
2       56      51      5       1
3       32      26      21      0
4       72      41      11      1

---

因此，基本上是使用变量窗口滚动应用函数，该函数在切换发生时考虑一个窗口，这在输出中，我已经显示。

我们可以使用

data.table

根据“mode”的运行长度id进行分组操作，并获得“expressions”的

max/mean/min/mode

library(data.table)
setDT(df1)[, .(Max = max(expressions), Mean = round(mean(expressions)),
    Min = min(expressions)), .(id = rleid(mode), mode)]
#    id mode Max Mean Min
#1:  1    0  24   23  22
#2:  2    1  56   34   5
#3:  3    0  32   26  21
#4:  4    1  72   42  11

---

或使用

tidyverse

library(dplyr)
df1 %>%
   group_by(id = cumsum(c(TRUE, diff(mode) != 0)), mode) %>% 
   summarise_at(vars(expressions), funs(max, mean= round(mean(.)), min))
#      id  mode   max  mean   min
#   <int> <int> <dbl> <dbl> <dbl>
#1     1     0    24    23    22
#2     2     1    56    34     5
#3     3     0    32    26    21
#4     4     1    72    42    11

库（dplyr）
df1%>%
分组人（id=cumsum（c（TRUE，diff（mode）！=0）），mode）%>%
总结（变量（表达式）、funs（最大值、平均值=四舍五入（平均值（）、最小值））
#id模式最大平均最小值
#       
#1     1     0    24    23    22
#2     2     1    56    34     5
#3     3     0    32    26    21
#4     4     1    72    42    11

我认为

mean

的第二个值应该是34，即

mean（c（5，56，42））35;[1]34.33333

非常感谢Jaap的编辑。很抱歉延迟了回复，但非常感谢，它工作得非常好。干杯@阿克伦