R:基于另一个向量中重复序列的子向量的均值
R:基于另一个向量中重复序列的子向量的均值
提问于 2016-02-17 11:42:14
我试图使两个子向量等长，从两个向量等长。
第一个向量中的值排序如下：
a<-c(9,9,9,8,8,7,6,5,5,5)第二个向量是随机的，但让我们取
b<-c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10) 第一个子向量很简单:它只是具有重复序列的向量a。
f(a)<-c(9,8,7,6,5)第二个子向量应该是:对于向量a中的单个值(a中没有重复序列)，向量g(b)在相应位置上具有与向量b相同的值。对于a中的重复序列，g(b)值应该是对应的子向量b值的平均值。所以：
g(b)<-c(mean(c(1,2,3)), mean(c(4,5)), 6, 7, mean(c(8,9,10)))我不知道从哪里开始。寻求帮助！
回答 3
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2016-02-17 11:55:36
tapply是您想要的函数。请参阅?tapply以了解它的工作原理。在此：
res<-tapply(b,a,mean)
# 5 6 7 8 9
#9.0 7.0 6.0 4.5 2.0如果您想保留顺序：
tapply(b,a,mean)[as.character(unique(a))]
# 9 8 7 6 5
#2.0 4.5 6.0 7.0 9.0正如您所看到的，它给出了unique的a值，并对每个值计算所需的函数(在本例中为mean(b))。
Stack Overflow用户
发布于 2016-02-17 12:00:22
你可以这样做：
uniqueA <- a[!duplicated(a)] # or simply unique(a) but I'm not sure about order preservation
uniqueB <- as.numeric(by(b,match(a,uniqueA),mean))
> uniqueA
[1] 9 8 7 6 5
> uniqueB
[1] 2.0 4.5 6.0 7.0 9.0Stack Overflow用户
发布于 2016-02-17 12:55:40
我们也可以使用ave
unique(ave(b, a))
#[1] 2.0 4.5 6.0 7.0 9.0或者另一个选项是使用指定的factor将'b‘转换为levels
tapply(b, factor(a, levels=unique(a)), FUN=mean)
# 9 8 7 6 5
#2.0 4.5 6.0 7.0 9.0 页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/35455727
复制相关文章
相似问题
腾讯云开发者
