R中的子集因子_R_Subset_Factors

R中的子集因子

R中的子集因子,r,subset,factors,R,Subset,Factors,但它不起作用。所以我想我会很聪明，试着欺骗R并绑定一个新变量tdplyr如果我正确理解了你的目标，这是一个很好的选择。以下是一个例子： Error in x[, c("col1", "col2")] : incorrect number of dimensions 您可以找到有关dplyr的更多信息，dplyrs[[1]]是一个数据帧，因此在其上调用lappy会在每一列上运行colMeans，而这不会导致work@RichardScriven好吗？@RichardScriven，即使我指定了列

但它不起作用。所以我想我会很聪明，试着欺骗R并绑定一个新变量

tdplyr
如果我正确理解了你的目标，这是一个很好的选择。以下是一个例子：
Error in x[, c("col1", "col2")] : incorrect number of dimensions

您可以找到有关dplyr的更多信息，dplyr

s[[1]]

是一个数据帧，因此在其上调用

lappy

会在每一列上运行

colMeans

，而这不会导致work@RichardScriven好吗？@RichardScriven，即使我指定了列？有什么解决办法吗？我想你说的是中间的两列，所以

colMeans（x[2:3]，na.rm=TRUE）

可以在单个数据帧上工作。不需要使用

lappy

that@RichardScriven然后回到我的例子，我将不得不使用我的新变量，

t您可以使用summary\u每个超过一列。从OP的帖子中，我猜有多个专栏。
meanfunction <-lapply(s[[1]],function(x) colMeans(x[, c("col1","col2")]))

Error in x[, c("col1", "col2")] : incorrect number of dimensions

library(dplyr)
x = tbl_df(data.frame(factor = factor(c(rep("A", 3), rep("B", 4))), value = 1:7))
group_by(x, factor) %>% summarise(mean = mean(value))