r-使用列表聚合的条件平均

我试图编写一个脚本来简化一些数据分析，在某个时候，我需要对一些子列表进行平均，这些子列表类似于：

> temp1[[1]]
      Replicate Week Treatment aaa bbb ccc ddd eee
C1_T0         1    0      Cold   1   2   3   4   5
C2_T0         2    0      Cold   1   2   3   4   5
C3_T0         3    0      Cold   1   2   3   4   5
C4_T0         4    0      Cold   1   2   3   4   5
H1_T0         1    0       Hot   1   2   3   4   5
H2_T0         2    0       Hot   1   2   3   4   5
H3_T0         3    0       Hot   1   2   3   4   5
H4_T0         4    0       Hot   1   2   3   4   5

为此，我尝试使用To aggregate函数将所有其他列的平均值作为处理列的函数，但这只对第一列成功，然后返回绝对不是平均值的数字

> temp10 <- aggregate( . ~ Treatment, temp1[[1]], mean)
> temp10
  Treatment Replicate Week aaa bbb ccc ddd eee
1      Cold       2.5    1   1   1   1   1   1
2       Hot       2.5    1   1   1   1   1   1

>temp10 temp10
治疗重复周aaa bbb ccc ddd eee
1冷2.51
2热2.5 1

---

通过治疗，它正确地返回了复制列中的平均值，但我不太清楚为什么在那之后它会返回不同的结果。我猜这个数据结构可能与均值函数不兼容，但我不确定为什么复制均值是正确的。有没有更好的方法在列表中执行这种类型的条件平均，或者最好尝试将所有内容重新构造为数据帧？

可能您的列都是

因子

，而不是

数值

，在进行此类计算之前，您应该始终检查

数据.frame

列的类别，因为，不幸的是，

aggregate

不会警告您它采用了因子的方法（这可能毫无意义）

要了解发生了什么，请查看在数字中转换因子时发生的情况：

as.numeric(as.factor(c(10, 10, 10, 10)))
[1] 1 1 1 1

那么，重现你的问题：

df <- read.table(text = "Replicate Week Treatment aaa bbb ccc ddd eee
C1_T0         1    0      Cold   1   2   3   4   5
C2_T0         2    0      Cold   1   2   3   4   5
C3_T0         3    0      Cold   1   2   3   4   5
C4_T0         4    0      Cold   1   2   3   4   5
H1_T0         1    0       Hot   1   2   3   4   5
H2_T0         2    0       Hot   1   2   3   4   5
H3_T0         3    0       Hot   1   2   3   4   5
H4_T0         4    0       Hot   1   2   3   4   5", header = TRUE)

df[-1] <- lapply(df[-1], as.factor)
temp10 <- aggregate( . ~ Treatment, df, mean)
temp10
  Treatment Replicate Week aaa bbb ccc ddd eee
1      Cold       2.5    1   1   1   1   1   1
2       Hot       2.5    1   1   1   1   1   1

---

可能您的列都是

因子

，而不是

数值

，您应该始终检查

数据的类别。在进行此类计算之前，请先框显
列，因为不幸的是，
聚合
不会警告您它采用了因子的方式（这可能根本没有意义）

要了解发生了什么，请查看在数字中转换因子时发生的情况：

as.numeric(as.factor(c(10, 10, 10, 10)))
[1] 1 1 1 1

那么，重现你的问题：

df <- read.table(text = "Replicate Week Treatment aaa bbb ccc ddd eee
C1_T0         1    0      Cold   1   2   3   4   5
C2_T0         2    0      Cold   1   2   3   4   5
C3_T0         3    0      Cold   1   2   3   4   5
C4_T0         4    0      Cold   1   2   3   4   5
H1_T0         1    0       Hot   1   2   3   4   5
H2_T0         2    0       Hot   1   2   3   4   5
H3_T0         3    0       Hot   1   2   3   4   5
H4_T0         4    0       Hot   1   2   3   4   5", header = TRUE)

df[-1] <- lapply(df[-1], as.factor)
temp10 <- aggregate( . ~ Treatment, df, mean)
temp10
  Treatment Replicate Week aaa bbb ccc ddd eee
1      Cold       2.5    1   1   1   1   1   1
2       Hot       2.5    1   1   1   1   1   1

看起来您的所有列都是因子。检查
sapply（temp1[[1]]，class）
。您可能想将它们转换为整数。看起来所有列都是因子。检查
sapply（temp1[[1]]，class）
。你可能想把它们转换成整数。