R 如何在筛选的矩阵列中使用apply函数？

创建一个矩阵，其中包含（1）一个指标，（2）一个条件和（3）一个感兴趣的变量x

z<-rep(1:10,each=10)
set.seed(974); cond=rbinom(100,3,0.5)
set.seed(974) ; x=rnorm(100,1,10)
All<-cbind(z,cond,x) ; All

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如果要获得每组行的平均值，则过滤后的行数不是常数且等于固定数（将根据条件过滤器而变化）

根据更新后的帖子，我们可以使用分组变量作为第一列

tapply(AllFiltered[,3], AllFiltered[,1], FUN= mean)

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根据每个区块的nrows，你每3行做一次colMeans？我不明白这个问题。为什么要为创建

AllFiltered

？它与每10行的平均值有什么关系？您期望的输出与所有这些有什么关系？我们只是在寻找？谢谢您的评论@davidernburg。显然，我对更新我的评论之前使用的奇怪的初始索引感到困惑。我只对变量x感兴趣，并且想在我有10*10行之前计算每个过滤块的x的平均值。在条件之后，我有均值（前3行的x），然后均值（后3行的x），然后均值（后2行的x）。因此，我要求和的行数不是常数。我希望最终得到10个x（感兴趣的变量）的平均值，与之前一样，但这次由于条件==1而过滤。谢谢你的见解@KonstantinosPat您能检查一下这是否对您有效吗？非常感谢您，它确实有效。我不知道分组变量选项。gr我认为@akrun guess应该是正确的。此外，必须强调的是，可以使用

taply（All[，3]、list（All[，1]、All[，2]）、FUN=mean）

来避免过滤部件，该选项显示每个条件和索引的平均值。@nicola和akrun。这两个答案都有针对性，并解决了我的问题。再次感谢你。

       z cond           x
 [1,]  1    1 -10.5135290

 [2,]  2    1 -10.9883098
 [3,]  2    1  12.9269151

 [4,]  3    1   5.1725988
 [5,]  3    1  -1.5633754
 [6,]  3    1  -1.3470068

 [7,]  4    1  12.6646369
 [8,]  4    1  -9.7694997
 [9,]  4    1   4.8618008

tapply(AllFiltered[,3], AllFiltered[,1], FUN= mean)