Tengo un marco de datos donde cada línea representa a un individuo. Ese marco de datos tiene dos variables: edad y año. Quiero hacer una tabla de edades promedio por año. ¿Cómo puedo hacerlo?¿Cómo puedo obtener xtabs para calcular los medios en lugar de las sumas en R?
Lo mejor que se me ocurrió fue xtabs(age ~ year, dataframe), pero esto me da la suma de las edades por año.
Uso aggregate:
xtabs(hp~cyl+gear,aggregate(hp~cyl+gear,mtcars,mean))
gear
cyl 3 4 5
4 97.0000 76.0000 102.0000
6 107.5000 116.5000 175.0000
8 194.1667 0.0000 299.5000
Tener un vistazo al paquete plyr, específicamente ddply
ddply(dataframe, .(year), summarise, mean(age))
Si usted tiene que utilizar xtabs ... ver la respuesta anterior.
Gracias por mostrarme otra solución muy elegante, pero dado que mi problema actual involucra tres variables, todavía estoy apuñalando. :) –
puede continuar enumerando las variables en ddply y 'ddply (dataframe,. (Año), summarize, mean (age), max (height), sd (weight), etc ...)' – Justin
Me complace que la solución xtabs funcione para usted. Debo tener un paquete cargado que lo interfiere (y da un error). Otra solución sería:
tapply(dfrm$age, dfrm$year, FUN=mean)
Para obtener dimensiones adicionales a la tabla (matriz) simplemente seguir añadiendo factores adicionales al segundo argumento de índice en forma list(fac1, fac2, fac3).
Aplicado al ejemplo utilizando mtcars:
tapply(mtcars$hp, list(mtcars$cyl,mtcars$gear), mean)
3 4 5
4 97.0000 76.0 102.0
6 107.5000 116.5 175.0
8 194.1667 NA 299.5
O incluso de forma más compacta:
with(mtcars, tapply(hp, list(cyl, gear), mean))
Otra solución es utilizar 2 funciones xtabs, primero para calcular la suma de las edades, segundo uno para obtener el recuento de cada grupo, luego obtener el promedio por suma/recuento.
por ejemplo, xtabs (edad ~ años, trama de datos)/(~ xtabs año trama de datos)
Sin embargo, el enfoque agregado se pueden utilizar para calcular la mediana u otras funciones aplicadas a la trama de datos. Definitivamente más flexible.
¡Perfecto! Y una solución bastante elegante, debo agregar. ¡Gracias! –