dplyr返回每个组的全局平均值，而不是每个组的平均值

有人能解释一下我做错了什么吗：

library(dplyr)
temp<-data.frame(a=c(1,2,3,1,2,3,1,2,3),b=c(1,2,3,1,2,3,1,2,3))
temp%>%group_by(temp[,1])%>%summarise(n=n(),mean=mean(temp[,2],na.rm=T))

# A tibble: 3 × 3
  `temp[, 1]`     n  mean
        <dbl> <int> <dbl>
1           1     3     2
2           2     3     2
3           3     3     2

相反，平均值似乎是全局平均值（第2列中的所有值除以实例数）=18/9=2

---

我怎样才能得到我期望的结果呢

您的问题是您计算的是

temp[，2]

的平均值，而不是组中的列（

mean（temp[，2]，na.rm=T）

完全不依赖于上下文）。您需要执行以下操作：

> temp %>% group_by(temp[,1]) %>% summarise(n=n(), mean=mean(b, na.rm=T))
# A tibble: 3 × 3
  `temp[, 1]`     n  mean
        <dbl> <int> <dbl>
1           1     3     1
2           2     3     2
3           3     3     3

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始终记住在

dplyr

中使用列名。当您尝试按列的索引而不是名称引用列时，会遇到类似的问题。所以你用的不是代码

temp%>%group_by(temp[,1])%>%summarise(n=n(),mean=mean(temp[,2],na.rm=T))

试试下面这个。给出了预期的结果

 temp%>%group_by(b)%>%summarise(n=n(),mean=mean(b))

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另一种方法是

data.table

library(data.table)
setDT(temp)[, .(n = .N, mean = mean(b)), by = a]
#   a n mean
#1: 1 3    1
#2: 2 3    2
#3: 3 3    3

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我可能也会避免在

组中使用索引。
 temp%>%group_by(b)%>%summarise(n=n(),mean=mean(b))

library(data.table)
setDT(temp)[, .(n = .N, mean = mean(b)), by = a]
#   a n mean
#1: 1 3    1
#2: 2 3    2
#3: 3 3    3