R-修改tapply函数中的级别顺序

我有如下数据

nums      r     a
1 3     210     0
4 6     3891    1
9 8     891     1
1 3     321     1
8 1     32      0
etc     etc     etc

我想计算一些东西，并想知道是否有人可以帮助提供以下代码

nums      r     a
1 3     210     0
4 6     3891    1
9 8     891     1
1 3     321     1
8 1     32      0
etc     etc     etc

每个

nums

值的平均

a

值（例如，上面，

13

的平均

a

为

0.5

），按最高平均

a

值排序。我认为

tapply

可以解决这个问题，但我不知道如何处理排序组件

每个

nums

值的平均

a

值，按预定的

nums

顺序排序。例如，类似于

taply（df$ac、df$nums、mean、orderBy=c（“13”、“46”、“81”等））

。您可以假设我有一个涵盖所有可能

nums

值的排序

---

使用

tapply

：

agg <- with(data, tapply(a, nums, FUN = mean))

对于2，请执行以下操作：

agg[predetermined.nums]

agg[match(predetermined.nums, agg$nums), ]

---

您还可以使用聚合：

agg <- aggregate(a ~ nums, data, FUN = mean)

对于2，请执行以下操作：

agg[predetermined.nums]

agg[match(predetermined.nums, agg$nums), ]

---

对塔普利来说，2不起作用。对于聚合，#2起作用，但它作为数据帧输出，而不是作为tapply正常输出。很难说，因为您没有提供可复制的示例。。。你能自己想出来吗？这毕竟是一个简单的索引。也许对你来说很简单，但我对R有些陌生。你能重新格式化聚合方法的输出，使其看起来像tapply调用的输出吗？很可能你有一个因子，所以试试

agg[as.character（predicted.nums）]

。今后，请提供一个可复制的例子，并尝试给出比“它不起作用”更有用的反馈。可复制的例子：数据=数据。框架（nums=c（“1,2,3,4,2,2,2,4,3 2”），a=c（1,0,1,1））；agg=聚合（a~nums，数据，FUN=平均值）；agg[唯一（数据$nums）]；