R：在多个文件中对系数的级别进行分组

我是个新手，在计算平均数之前，我很难将一个因子的多个层次进行分组。这个问题很复杂，因为我要对数百个文件执行此操作，这些文件具有需要分组的不同级别的因素。我在以前的文章中看到了如何使用levels（）解决单个级别的分组问题，但是我的数据对于这种方法来说太多变了

基本上，我想计算一个因子的多个层次的个体平均值和总体平均值。例如，我想计算列Status中存在的以下每个因素的每个物种的平均值：Crypt1、Crypt2、Crypt3、Native、Intro，然后计算Crypt物种的总体平均值（包括Crypt1、Crypt2和Crypt3，但不包括Native或Intro）。然而，一个物种要么有多个级别的隐窝（可变，最多8个），要么有原生和内含，所有物种在每个级别上的平均值最终都被纳入同一汇总表

例如：

Species  Status  Value
A        Crypt1    5 
A        Crypt1    6
A        Crypt2    4
A        Crypt2    8
A        Crypt3    10
A        Crypt3    50
B        Native    2
B        Native    9
B        Intro     9
B        Intro     10

我想我可以使用每个因子的第一个字母来将Crypt因子组合在一起，但我很难找到第一个字母，因为它们是因子，而不是字符串，我不知道如何在它们之间转换。我最终使用aggregate（）计算平均值，我可以得到每个因子的单独平均值，但不能得到分组因子的平均值。

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任何想法都将不胜感激，谢谢

对于个人而言意味着：

# assuming your data is in data.frame = df
require(plyr)
df.1 <- ddply(df, .(Species, Status), summarise, ind.m.Value = mean(Value))

> df.1
#   Species Status ind.m.Value
# 1       A Crypt1     5.5
# 2       A Crypt2     6.0
# 3       A Crypt3    30.0
# 4       B  Intro     9.5
# 5       B Native     5.5

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这就是你所期待的吗？

这里有一个替代方案。从概念上讲，它与Arun的答案相同，但它坚持使用BaseR中的函数，并且在某种程度上保持了您的工作区和原始数据的整洁

我假设我们从一个名为“temp”的

data.frame

开始，我们想为单个和分组平均值创建两个新的

data.frame

s，“T1”和“T2”

# Verify that you don't have T1 and T2 in your workspace
ls(pattern = "T[1|2]") 
# character(0)

# Use `with` to generate T1 (individual means)
#   and to generate T2 (group means)
with(temp, {
  T1 <<- aggregate(Value ~ Species + Status, temp, mean)
  temp$Status <- gsub("\\d+$", "", Status)
  T2 <<- aggregate(Value ~ Species + Status, temp, mean)
})

# Now they're there!
ls(pattern = "T[1|2]") 
# [1] "T1" "T2"

回顾一下使用命令执行的

，我们似乎已经更改了“Status”列的值。但是，这只是在使用
和
创建的环境中进行的。原始的
数据帧与启动时相同

temp
#    Species Status Value
# 1        A Crypt1     5
# 2        A Crypt1     6
# 3        A Crypt2     4
# 4        A Crypt2     8
# 5        A Crypt3    10
# 6        A Crypt3    50
# 7        B Native     2
# 8        B Native     9
# 9        B  Intro     9
# 10       B  Intro    10

T1
#   Species Status Value
# 1       A Crypt1   5.5
# 2       A Crypt2   6.0
# 3       A Crypt3  30.0
# 4       B  Intro   9.5
# 5       B Native   5.5

T2
#   Species Status    Value
# 1       A  Crypt 13.83333
# 2       B  Intro  9.50000
# 3       B Native  5.50000

temp
#    Species Status Value
# 1        A Crypt1     5
# 2        A Crypt1     6
# 3        A Crypt2     4
# 4        A Crypt2     8
# 5        A Crypt3    10
# 6        A Crypt3    50
# 7        B Native     2
# 8        B Native     9
# 9        B  Intro     9
# 10       B  Intro    10