在R中重复三次

我有一套80个样本，有2个变量，每个变量测量为三份：

sample  var1a    var1b    var1c    var2a    var2b    var2c
1      -169.784 -155.414 -146.555 -175.295 -159.534 -132.511
2      -180.577 -180.792 -178.192 -177.294 -171.809 -166.147
3      -178.605 -184.183 -177.672 -167.321 -168.572 -165.335

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等等。如何为var1和var2的每一行应用均值、sd、se等函数？此外，数据集还包含NAs。感谢您费心回答这些基本问题

如果有NAs，您的预期结果是什么

apply（df[-1]，1，mean）

（或任何函数）将起作用，但它将为行提供NA结果。如果您可以用0替换NA，那么您可以执行

df[is.NA（df）]一种方法是重塑数据集。另一种可能是在数据帧子集的行上应用函数。
因此，对于
var2X
您有：

apply(dat[5:7], 1, function(x){m <- mean(x); s <- sd(x); da <-c(m, s) })
           [,1]        [,2]        [,3]
[1,] -155.78000 -171.750000 -167.076000
[2,]   21.63763    5.573734    1.632348

一种方法是将数据重塑为长格式：

resdf <- reshape(mydf, direction = "long", idvar = 1, varying = list(2:4, 5:7), v.names = c("var1", "var2"))

其中：

         mean    sd    se
var11 -157.25 11.72  6.77
var12 -179.85  1.44  0.83
var13 -180.15  3.52  2.03
var21 -155.78 21.64 12.49
var22 -171.75  5.57  3.22
var23 -167.08  1.63  0.94

NA值被省略。
您希望
var1a
var1b
var1c
的每一行（样本1、2等）的平均sd等，以及
var2a
var2b
和
var2c
的每一行（样本1、2等）的另一个sd平均值？实际上，对于means，您希望每行和所有
var1
和
var2
都有6个means？
library(psych)    
round(describeBy(resdf[,3:4], resdf$sample, mat = T)[,c(5:6, 15)], digits = 2)

         mean    sd    se
var11 -157.25 11.72  6.77
var12 -179.85  1.44  0.83
var13 -180.15  3.52  2.03
var21 -155.78 21.64 12.49
var22 -171.75  5.57  3.22
var23 -167.08  1.63  0.94