Колонка Mean факторы

Question

Я хотел бы создать таблицу колонке означает штаммом факторы

я следующие данные:

Age Strain   103    3   163   39 
V2 28 101CD -3.4224173012 -0.3360570164 -9.2417448649 -3.6094766494 
V3 28 101CD -3.6487198656 -0.7948262475 -4.6350611123 -1.9232938265 
V4 28 101CD -7.0936427264 -0.1981243536 -9.2063428591 -3.367139071 
V5 28 101CD -5.9245254437 -0.1161875584 -7.3830396092 -4.7980771085 
V6 30 101HFD -9.4618204696 -5.0355557149 -3.9915005349 -0.9271933496 
V7 30 101HFD -8.805867863 -2.667103793 -2.2489197384 -1.5169130813 
V8 30 101HFD -10.9841335945 -2.9617657815 -3.3460597574 -1.121806194 
V9 30 101HFD -10.4612747952 -4.3759351258 -4.4322637085 -0.772499965 
V10 30 101HFD -9.2871507889 -1.2664335711 -4.3142098012 -1.3791233817 
V11 30 101HFD -10.9443983294 -2.4651954898 -4.7759052834 -1.0954401254 
V12 29 103CD -2.7492530803 -2.0659306194 -2.5698186069 -1.4978280502 
V13 29 103CD -6.4401905692 -2.1098420514 -3.4349220483 -0.8836564768 
V14 29 103CD -6.479929929 -2.4792621691 -3.368774934 -0.7756932376 
V15 29 103CD -3.6586850957 -1.9145944032 -3.0911223702 -1.2730896376 
V16 29 103CD -7.1377230731 -1.413139617 -2.9203340711 -1.3152010161 
V17 29 103HFD -9.4624093184 -1.3265834556 -4.1871313168 -1.0108235293 
V18 29 103HFD -7.336764023 -0.8712499419 -4.204313727 -1.4450582002 
V19 29 103HFD -7.036723106 -0.7546877382 -6.0432957599 -1.4161366956 
V20 29 103HFD -9.4449207581 -0.9226067311 -4.6305567775 -1.320094489 
V21 29 103HFD -9.6383454033 -1.9620356763 -3.0214290407 -0.8602682738 

И я хочу закончить с этим:

Age Strain   103    3   163   39 
V1 28 101CD -3.4224173012 -0.3360570164 -9.2417448649 -3.6094766494 
V2 30 101HFD -9.4618204696 -5.0355557149 -3.9915005349 -0.9271933496 
V3 29 103CD -2.7492530803 -2.0659306194 -2.5698186069 -1.4978280502 
V4 29 103HFD -9.4624093184 -1.3265834556 -4.1871313168 -1.0108235293 

где [1,] представляет собой среднее значение всех столбцов для всех образцов с ограничителем = 101CD, [2: 3] представляет собой среднее значение всех столбцов для образцов с Strain = 101HFD и т.д.

я пытался использовать:

> ave <- aggregate(data, as.list(factor(data$Age)), mean) 
Error in aggregate.data.frame(data, as.list(factor(data$Age)), mean) : arguments must have same length 

и

> ave <- sapply(split(data, data$Strain), mean) 
101CD 101HFD 103CD 103HFD 32CD 40CD 40HFD 43CD 43HFD 44CD 44HFD 
    NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA 
... 
97HFD 98CD 98HFD 99CD 99HFD 
    NA  NA  NA  NA  NA 
There were 50 or more warnings (use warnings() to see the first 50) 

и

> ave <- daply(data, data$Strain, mean) 
Error in parse(text = x) : <text>:1:4: unexpected symbol 
1: 101CD 

Я чувствую, что должно быть достаточно простой способ сделать это, но я не смог найти решение.

Answer 1

Вы можете использовать dplyr. Здесь мы group_by Процедить, затем использовать summarise_each суммировать каждый столбец, с функцией mean с na.rm набор для TRUE:

library(dplyr) 

data %>% group_by(Strain) %>% 
     summarise_each(funs(mean(., na.rm=TRUE))) 

Source: local data frame [4 x 6] 

    Strain Age  X103   X3  X163  X39 
    (fctr) (dbl)  (dbl)  (dbl)  (dbl)  (dbl) 
1 101CD 28 -5.022326 -0.3612988 -7.616547 -3.424497 
2 101HFD 30 -9.990774 -3.1286649 -3.851476 -1.135496 
3 103CD 29 -5.293156 -1.9965538 -3.076994 -1.149094 
4 103HFD 29 -8.583833 -1.1674327 -4.417345 -1.210476 

Answer 2

Вы можете также использовать data.table:

library(data.table)  
setDT(data)[, lapply(.SD, mean, na.rm=TRUE), by=Strain] 

    Strain Age  X103   X3  X163  X39 
1: 101CD 28 -5.022326 -0.3612988 -7.616547 -3.424497 
2: 101HFD 30 -9.990774 -3.1286649 -3.851476 -1.135496 
3: 103CD 29 -5.293156 -1.9965538 -3.076994 -1.149094 
4: 103HFD 29 -8.583833 -1.1674327 -4.417345 -1.210476 

.SD представляет собой data.table с все столбцы, кроме столбца Strain, на котором вы применяете среднюю функцию.

Answer 3

Эксплуатировать тот факт, что data.frame является особым видом списка.

aggregate(data, data[, "Age", drop = FALSE], mean) 

drop = FALSE требуется, так что результат выбора остается data.frame. data[, "Age"] эквивалентен data[, "Age", drop = TRUE] и вернет вектор.