存储在新数据帧中的R中数据帧的条件子集的平均值

是指在R语言中，通过筛选条件从一个数据帧中创建一个新的数据帧，并计算该新数据帧中某一列（或多列）的平均值。

在R中，可以使用条件子集操作符[]或者函数subset()来筛选数据帧中满足特定条件的子集。然后，可以使用函数mean()计算该子集中某一列的平均值。

以下是一个示例代码，演示如何计算存储在新数据帧中的R中数据帧的条件子集的平均值：

# 创建一个示例数据帧
df <- data.frame(
  ID = c(1, 2, 3, 4, 5),
  Name = c("Alice", "Bob", "Charlie", "David", "Eve"),
  Age = c(25, 30, 35, 40, 45),
  Salary = c(50000, 60000, 70000, 80000, 90000)
)

# 筛选年龄大于等于35岁的子集
subset_df <- df[df$Age >= 35, ]

# 计算子集中薪资列的平均值
average_salary <- mean(subset_df$Salary)

# 打印结果
print(average_salary)

在上述示例中，我们首先创建了一个包含ID、Name、Age和Salary列的数据帧df。然后，使用条件子集操作符[]筛选出年龄大于等于35岁的子集subset_df。最后，使用函数mean()计算子集中薪资列的平均值，并将结果存储在变量average_salary中。最后，通过打印average_salary来显示平均值。

对于存储在新数据帧中的R中数据帧的条件子集的平均值的应用场景，一个常见的例子是在数据分析中，根据特定条件对数据进行筛选，并计算筛选后数据的某一列的平均值。这可以帮助我们了解满足特定条件的数据的平均特征。

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