在R中，是否有一种基于多个解释变量计算/绘制平均值的有效方法？

以下是我想要的：

让我们使用R附带的

ToothGrowth

数据集作为一个简单的示例。该数据集中有3列：长度、补充、剂量。剂量和补充量都是长度的解释变量。比如说，很容易绘制剂量与长度的关系图，并将补充剂作为一个因素。例如，使用qplot，您只需执行以下操作：

qplot(x = ToothGrowth$dose , y = ToothGrowth$len, color = ToothGrowth$supp)

接下来，我想做的是看到随着剂量的增加，每种补充剂的平均增长趋势。也就是说，构建一个非常相似的图，除了我希望y变量是基于剂量和补充的值的平均值

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我不知道如何在打电话给qplot的情况下做到这一点。我突然想到，也许要做的事情是计算一个新的列或其他东西，但我也不确定如何使用

mutate

之类的东西来基于多个解释变量构建一个新的列。

我认为这可能是您正在寻找的，但您可能需要澄清。下面是如何使用

dplyr

Avg_ToothGrowth <- ToothGrowth %>%
  group_by(supp, dose) %>%
  summarise(avg_len = mean(len)) %>%
  ungroup

qplot(dose, avg_len, data = Avg_ToothGrowth, color = supp)

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我认为这可能是你正在寻找的，但你可能需要澄清。下面是如何使用

dplyr

Avg_ToothGrowth <- ToothGrowth %>%
  group_by(supp, dose) %>%
  summarise(avg_len = mean(len)) %>%
  ungroup

qplot(dose, avg_len, data = Avg_ToothGrowth, color = supp)

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我个人更喜欢像steveb那样使用

dplyr

，但是如果您不熟悉这个包，没有它的解决方案可能更容易理解。函数

aggregate（）

可以帮助您：

tg <- aggregate(len ~ dose + supp, mean, data = ToothGrowth)

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我个人更喜欢像steveb那样使用

dplyr

，但如果您不熟悉该软件包，没有它的解决方案可能更容易理解。函数

aggregate（）

可以帮助您：

tg <- aggregate(len ~ dose + supp, mean, data = ToothGrowth)

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tbl_-df

实际上不需要。为了清晰起见，我删除了“tbl_-df”。

tbl_-df

实际上不需要。为了清晰起见，我删除了“tbl_-df”。这是一个很好的答案。我喜欢dplyr，但我还是习惯了。我在解包dplyr解释时遇到了困难，但这一解释既有助于澄清这个答案，也为我提供了一种理解过程的方法，而无需任何特殊的包魔法。谢谢这是一个很好的答案。我喜欢dplyr，但我还是习惯了。我在解包dplyr解释时遇到了困难，但这一解释既有助于澄清这个答案，也为我提供了一种理解过程的方法，而无需任何特殊的包魔法。谢谢