그룹화 변수를 사용하여 data.frame을 열별로 나누기

Question

그룹화 인수에 따라 행별로 data.frame을 분할하는 것이 매우 쉽습니다. 그러나 어떻게 컬럼별로 나누고 함수를 적용 할 수 있습니까?

my.df <- data.frame(a = runif(10), 
     b = runif(10), 
     c = runif(10), 
     d = runif(10)) 
grp <- as.factor(c(1,1, 2,2)) 

나는 그룹별로 콜럼 (colum)을 의미합니다.

나는 지금까지 가난한 사람의 적용입니다.

lapply(as.list(as.numeric(levels(grp))), FUN = function(x, cn, data) { 
      rowMeans(data[grp %in% x]) 
     }, cn = grp, data = my.df) 

편집 참여에 대한 여러분 모두 감사합니다. 나는 10 복제 *를 달리고 나의 working data.frame에는 대략 22000의 줄이있다. 이것들은 초 단위의 결과입니다.

Roman: 2.19 
Joris: 4.60 
Joris #2: 3.79 #changed sapply to lapply as suggested by Joris in the [R chatroom][1]. 
Gavin: 4.70 
James & EDi: > 200 # * ran only one replicate due to the large order of magnitude difference 

당면한 작업에 대한 래퍼 기능이 없다는 것이 이상하게 들리 더라고요. 언젠가는 언젠가는 우리가 할 수있을 것입니다

apply(X = my.df, MARGIN = 3, INDEX = my.groups, FUN = mean) # :) 

Answer 1

당신은 더 편리한 형태로하지만, 같은 논리를 사용할 수 있습니다

sapply(levels(grp),function(x)rowMeans(my.df[which(grp==x)])) 

Answer 2

이것은 작동합니까?

aggregate(t(my.df), list(grp), mean) 

Answer 3

방법에 대해 : 목록에

my.df2 <- data.frame(t(my.df),grp) 
aggregate(.~grp,my.df2,mean) 

Answer 4

변환 my.df하고, 다음 목록의 각 구성 요소의 부분 집합에 함수를 적용하는 것이 분할, 데이터 프레임에 강요 후 :

lapply(split(as.list(my.df), grp), function(x) rowMeans(as.data.frame(x))) 

이 제공 :

> lapply(split(as.list(my.df), grp), function(x) rowMeans(as.data.frame(x))) 
$`1` 
[1] 0.8229189 0.4901288 0.2057578 0.6531641 0.3897858 0.4225179 
[7] 0.3905410 0.3928784 0.1715857 0.3973192 

$`2` 
[1] 0.61348623 0.61229702 0.31938521 0.28325342 0.25857158 
[6] 0.49071991 0.01179999 0.57639186 0.38407240 0.17467337 

로마의 "가난한 사람의 적용"@에 해당

: 구성 요소의 이름을 제외하고

> roman <- lapply(as.list(as.numeric(levels(grp))), 
+     FUN = function(x, cn, data) { 
+      rowMeans(data[grp %in% x]) 
+     }, cn = grp, data = my.df) 
> gavin <- lapply(split(as.list(my.df), grp), 
+     function(x) rowMeans(as.data.frame(x))) 
> all.equal(roman, gavin) 
[1] "names for current but not for target" 

.