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我有如下数据集:
> head(worldcup)
Team Position Time Shots Passes Tackles Saves
Abdoun Algeria Midfielder 16 0 6 0 0
Abe Japan Midfielder 351 0 101 14 0
Abidal France Defender 180 0 91 6 0
Abou Diaby France Midfielder 270 1 111 5 0
Aboubakar Cameroon Forward 46 2 16 0 0
Abreu Uruguay Forward 72 0 15 0 0
wc_3 <- worldcup %>%
select(Time, Passes, Tackles, Saves) %>%
summarize(Time = mean(Time),
Passes = mean(Passes),
Tackles = mean(Tackles),
Saves = mean(Saves))
> wc_3
Time Passes Tackles Saves
1 208.8639 84.52101 4.191597 0.6672269
var mean
Time 208.8638655
Passes 84.5210084
Tackles 4.1915966
Saves 0.6672269
wc_3 <- worldcup %>%
select(Time, Passes, Tackles, Saves) %>%
summarize(Time = mean(Time),
Passes = mean(Passes),
Tackles = mean(Tackles),
Saves = mean(Saves)) %>%
gather(var, mean, Time:Saves, factor_key=TRUE)
最佳答案
一种选择是到 gather
首先,按 'Var' 和 summarise
分组获取 mean
'瓦尔'
library(dplyr)
library(tidyr)
worldcup %>%
gather(Var, Val, Time:Saves) %>%
filter(Var!= "Shots") %>%
group_by(Var) %>%
summarise(Mean = mean(Val))
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