r - 为data.frame中的多个变量按组计算平均值和标准差

Question

编辑 -- 本题原题为<< Long to wide data reshaping in R >>

我只是在学习 R 并试图找到方法来应用它来帮助我生活中的其他人。作为一个测试用例，我正在努力 reshape 一些数据，但我无法按照我在网上找到的示例进行操作。我开始看起来像这样:

ID  Obs 1   Obs 2   Obs 3
1   43      48      37
1   27      29      22
1   36      32      40
2   33      38      36
2   29      32      27
2   32      31      35
2   25      28      24
3   45      47      42
3   38      40      36

我想最终得到的结果是这样的:

ID  Obs 1 mean  Obs 1 std dev   Obs 2 mean  Obs 2 std dev
1   x           x               x           x
2   x           x               x           x
3   x           x               x           x

等等。我不确定的是我是否需要在我的长格式数据中提供其他信息，或者什么。我想数学部分(找到平均值和标准差)将是简单的部分，但我无法找到一种似乎可以正确 reshape 数据以开始该过程的方法。

非常感谢您的帮助。

Answer 1

有几种不同的方法可以解决它。 reshape2是一个有用的软件包。
就个人而言，我喜欢使用 data.table
下面是一步一步

如果 myDF是你的data.frame :

library(data.table)
DT <- data.table(myDF)

DT

# this will get you your mean and SD's for each column
DT[, sapply(.SD, function(x) list(mean=mean(x), sd=sd(x)))]

# adding a `by` argument will give you the groupings
DT[, sapply(.SD, function(x) list(mean=mean(x), sd=sd(x))), by=ID]

# If you would like to round the values: 
DT[, sapply(.SD, function(x) list(mean=round(mean(x), 3), sd=round(sd(x), 3))), by=ID]

# If we want to add names to the columns 
wide <- setnames(DT[, sapply(.SD, function(x) list(mean=round(mean(x), 3), sd=round(sd(x), 3))), by=ID], c("ID", sapply(names(DT)[-1], paste0, c(".men", ".SD"))))

wide

   ID Obs.1.men Obs.1.SD Obs.2.men Obs.2.SD Obs.3.men Obs.3.SD
1:  1    35.333    8.021    36.333   10.214      33.0    9.644
2:  2    29.750    3.594    32.250    4.193      30.5    5.916
3:  3    41.500    4.950    43.500    4.950      39.0    4.243

此外，这可能有帮助，也可能没有帮助

> DT[, sapply(.SD, summary), .SDcols=names(DT)[-1]]
        Obs.1 Obs.2 Obs.3
Min.    25.00 28.00 22.00
1st Qu. 29.00 31.00 27.00
Median  33.00 32.00 36.00
Mean    34.22 36.11 33.22
3rd Qu. 38.00 40.00 37.00
Max.    45.00 48.00 42.00