在数据帧中匹配列表元素并计算其在R中的平均值

我有一个列表，其长度等于数据帧中的列数

示例如下所示

set.seed(123)
list1 <- list(a = c("cat", "dog", "duck", "mice"), b = 
            c("cat", "dog"), c = c("duck", "dog"))

df <- data.frame(a = rnorm(10), b = rnorm(10), c = rnorm(10), 
             row.names = c("cat", "dog", "duck", "mice",
                           "elephant","monkey", "lion",
                           "goat", "cow", "sheep"))

上述元素应与列

a

的行名称匹配，并计算平均值，即

.20964

我想通过使用

R

中的矢量化操作对数据帧中的所有列执行此操作，其中输出是

df

中所有列的平均值列表

我在网上找过类似的问题，但找不到。如果我忽略了，请原谅

编辑

请原谅，如果我把它传达错了，但我想要的输出应该是：

a          b         c
1 0.2096409 -0.3953266 0.6642654

其中

b

是

df$b

的平均值，它将

list1$b

元素与

df

的行名称相匹配，依此类推

这个怎么样

lapply(list1, function(l) sapply(df[l, ], mean))

---

我们循环遍历'list1'，根据

列表

元素中的行名将'df'的行子集，并得到

colMeans

lapply(list1, function(nm) colMeans(df[nm,], na.rm=TRUE))
#$a
     a          b          c 
# 0.2096409  0.5238374 -0.7601736 

#$b
#        a          b          c  
#-0.3953266  0.7919478 -0.6428993 

#$c
#        a          b          c 
# 0.6642654  0.3802926 -0.6219897 

---

列表1$a的a列的平均值不是0.17，而是0.61。或者我不明白您的意思。@Haboryme OP创建的数据集没有

set.seed

。所以，无论你得到什么样的值，都会与其他值不同。@Akrun ty指出了这一点。我不聪明，请看帖子的变化。谢谢。也许op从未听说过种子？谢谢你的帖子，但我需要的输出是不同的。请看编辑后的帖子。谢谢你指出。我已经在帖子中添加了一个set.seed并编辑了所需的输出。@AzamYahya如果你应用了codde，它就是我得到的。我要寻找的输出是

df

@AzamYahya中每列的平均值。它是

colMeans

在对行进行子集设置后所做的。你的输出与我的不同。请参阅文章中的编辑。

lapply(list1, function(nm) colMeans(df[nm,], na.rm=TRUE))
#$a
     a          b          c 
# 0.2096409  0.5238374 -0.7601736 

#$b
#        a          b          c  
#-0.3953266  0.7919478 -0.6428993 

#$c
#        a          b          c 
# 0.6642654  0.3802926 -0.6219897