r - 随着时间的推移逐行比较 2 个数据帧的分析

Question

This is a small portion of the dataframe I am working with for reference.我正在使用 R 中的数据框 (MG53_HanLab)，其中有一个时间列、几个名为“MG53”的列、几个名为“F2”的列和几个带有“Iono”的列。我想比较每个时间点每个组的平均值。我知道我必须对数据进行子集化并尝试这样做

control <- MG53_HanLab[c(2:11)]
F2 <- MG53_HanLab[c(12:23)]
iono <- MG53_HanLab[c(24:33)]

创建了 3 个新的数据框。

我的问题是:如何逐行比较两个数据帧以查看每个表的均值是否存在差异？

Answer 1

rowMeans 感觉就像@Chi Pak 建议的那样简单。

#create example data
time<-seq(1.0,6.0,.5)
A_1<-runif(11)
A_2<-runif(11)
B_1_1<-runif(11)
B_1_2<-runif(11)
B_2<-runif(11)

#create data frame
df<-data.frame(time,A_1,A_2,B_1_1,B_1_2,B_2)

#subset column groups into individual data frames using regular expression
df.a<-df[,grep('A_',colnames(df))]

#calculate rowMeans
a.mean<-rowMeans(df.a)

#repeat for other column groups
df.b<-df[,grep('B_',colnames(df))]
b.mean<-rowMeans(df.b)

#recombine to view side by side
df.mean<-data.frame(a.mean,b.mean)