R 如何根据特定的数字对几行进行平均

我的数据是这样的

df<- structure(list(data1 = c(20171205L, 20171205L, 20171205L, 20171205L, 
20171205L, 20171205L, 20171205L, 20171205L, 20171205L, 20171205L, 
20171205L, 20171205L, 20171205L, 20171205L, 20171205L, 20171205L, 
20171205L, 20171205L, 20171205L, 20171205L), data2 = c(0.00546273, 
0.00552377, 0.00549325, 0.00550851, 0.00556954, 0.00560006, 0.00555428, 
0.00560006, 0.0055848, 0.00561532, 0.00555428, 0.0055848, 0.00552377, 
0.00549325, 0.00550851, 0.00556954, 0.00560006, 0.00555428, 0.00560006, 
0.0055848), data3 = c(0.00546273, 0.00552377, 0.00549325, 0.00550851, 
0.00556954, 0.00560006, 0.00555428, 0.00560006, 0.0055848, 0.00561532, 
0.00555428, 0.0055848, 0.00552377, 0.00549325, 0.00550851, 0.00556954, 
0.00560006, 0.00555428, 0.00560006, 0.0055848), mydf = structure(1:20, .Label = c("B02", 
"B03", "B04", "B05", "B06", "C02", "C03", "C04", "C05", "C06", 
"D02", "D03", "D04", "D05", "D06", "E02", "E03", "E04", "E05", 
"E06"), class = "factor")), .Names = c("data1", "data2", "data3", 
"mydf"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -20L))

2-将以下行也放在一个新的数据框中，并取每列的平均值

B04
B05
B06
C04
C05
C06
D04
D05
D06
E04
E05
E06

因此，每列有两个值（第一组和第二组的平均值）

---

我想从mydf列中取出这些值，然后以某种方式将其拆分，但我无法用

dplyr

找到解决方案

group_by

用于定义分组变量，

SUMMARY_at

用于计算除

mydf

之外的所有列的平均值，该平均值被

vars（-mydf）

排除

库（dplyr）
df2%
分组依据（当(
grepl（“02$| 03$”，mydf）~1L，
grepl（“04$| 05$| 06$”，mydf）~2L，
TRUE~NA_整数_
)) %>%
总结（vars（-mydf）、funs（平均值）（））
df2
##A tibble:2 x 4
#组数据1数据2数据3
#                     
# 1     1 20171205 0.005556190 0.005556190
# 2     2 20171205 0.005553013 0.005553013

在base R中，您可以使用

grepl

根据行的后缀将行拆分为组。然后对每组进行汇总：

#添加组列（其中mydf有02,03后缀或04,05,06）
df$组数据1数据2数据3 mydf组
#>1 20171205 0.00546273 0.00546273 B02 1
#>2 20171205 0.00552377 0.00552377 B03 1
#>3 20171205 0.00549325 0.00549325 B04 2
#>4 20171205 0.00550851 0.00550851 B05 2
#>5 20171205 0.00556954 0.00556954 B06 2
#>6 20171205 0.00560006 0.00560006 C02 1
#>7 20171205 0.00555428 0.00555428 C03 1
#>8 20171205 0.00560006 0.00560006 C04 2
#>9 20171205 0.00558480 0.00558480 C05 2
#>10 20171205 0.00561532 0.00561532 C06 2
#>11 20171205 0.00555428 0.00555428 D02 1
#>12 20171205 0.00558480 0.00558480 D03 1
#>13 20171205 0.00552377 0.00552377 D04 2
#>14 20171205 0.00549325 0.00549325 D05 2
#>15 20171205 0.00550851 0.00550851 D06 2
#>16 20171205 0.00556954 0.00556954 E02 1
#>17 20171205 0.00560006 0.00560006 E03 1
#>18 20171205 0.00555428 0.00555428 E04 2
#>19 20171205 0.00560006 0.00560006 E05 2
#>20 20171205 0.00558480 0.00558480 E06 2
#按组取列平均值
聚合（x=df[，1:3]，by=list（group=df$group），FUN=mean）
#>组数据1数据2数据3
#> 1     1 20171205 0.005556190 0.005556190
#> 2     2 20171205 0.005553013 0.005553013

我喜欢你的答案，因为我不能接受两个答案

B04
B05
B06
C04
C05
C06
D04
D05
D06
E04
E05
E06

data 1    data2    data2

library(dplyr)

df2 <- df %>%
  group_by(Group = case_when(
    grepl("02$|03$", mydf)       ~ 1L,
    grepl("04$|05$|06$", mydf)   ~ 2L,
    TRUE                       ~ NA_integer_
  )) %>%
  summarise_at(vars(-mydf), funs(mean(.)))
df2
# # A tibble: 2 x 4
#   Group    data1       data2       data3
#   <int>    <dbl>       <dbl>       <dbl>
# 1     1 20171205 0.005556190 0.005556190
# 2     2 20171205 0.005553013 0.005553013