R根据标准计算平均值

给定以下数据集，我需要一种方法来计算每个地区样本的平均值，并填充适当的列。关于最佳方法的任何建议

TERRITORY     SAMPLE_A   SAMPLE_B    SAMPLE_C    MEAN_A   MEAN_B    MEAN_C
    A                 21        34           23
    A                 23        23           54
    B                 34        67           23
    B                 35        76           65
    C                 45        34           65
    C                 87        34           45

---

有很多方法可以做到这一点。这里有一种方法使用

plyr

。注意：我假设样本c中的

RE

应该是一个缺少的值？也就是说，一个

NA

无论如何，试试看

 library(plyr)
 new.dat <- ddply(dat, .(territory), transform, 
        mean_a = mean(sample_a), mean_b= mean(sample_b), mean_c=mean(sample_c))

库（plyr）
new.dat有很多方法可以做到这一点，但是如果您想坚持使用基本R，请使用
聚合
。如果您的数据帧为
d
，则平均值可计算为

means <- aggregate(. ~ TERRITORY,  data = d, mean)

表示基础
为+1。但是，这种方法返回一个数据帧，其中每个区域的唯一值对应一行。从OP的问题来看，他似乎想要原始表中的平均值，这可以通过使用
？merge
实现。当然，我会更新答案以包含合并
names(means) <- gsub("^SAMPLE_", "MEAN_", names(means))
merge(d, means)