r - 将成对的值分隔成单个变量的行/列

Question

搜索过，但没看到在哪里处理过。我有一个项目站点之间绝对差异的成对计算数据框，数据是这样的

   x y value
1  2 1     5
2  3 1     4
3  4 1     6
4  5 1     3
5  3 2     5
6  4 2     7
7  5 2     3
8  4 3     2
9  5 3     5
10 5 4     7

其中 x 和 y 是配对站点，value 是差值。我想分别显示每个站点的平均值结果。例如。所有站点 5 对 (5|3, 5|4, 5|1, 5|2) = 4.5 的站点平均值，这样我的结果将如下所示:

site    avg 
   1    4.5
   2    5
   3    4
   4    5.5
   5    4.5

谁得到了解决方案？

Answer 1

这是 tidyverse 的另一个选项

library(tidyverse)
df %>% 
   select(x, y) %>% 
   unlist %>% 
   unique %>% 
   sort %>% 
   tibble(site = .) %>% 
   mutate(avg = map_dbl(site, ~
             df %>% 
               filter_at(vars(x, y), any_vars(. == .x)) %>% 
               summarise(value = mean(value)) %>%
               pull(value)))
# A tibble: 5 x 2
#   site  avg
#  <int> <dbl>
#1     1   4.5
#2     2   5  
#3     3   4  
#4     4   5.5
#5     5   4.5

数据

df <- structure(list(x = c(2L, 3L, 4L, 5L, 3L, 4L, 5L, 4L, 5L, 5L), 
    y = c(1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 4L), value = c(5L, 
    4L, 6L, 3L, 5L, 7L, 3L, 2L, 5L, 7L)), .Names = c("x", "y", 
"value"), class = "data.frame",
   row.names = c("1", "2", "3", 
"4", "5", "6", "7", "8", "9", "10"))