在R語言中，計(jì)算每組數(shù)據(jù)的平均值是一項(xiàng)非?；A(chǔ)的任務(wù)。這可以幫助人們理解其數(shù)據(jù)集的趨勢(shì)和特征。在本文中，我將向您展示如何使用R語言計(jì)算每組數(shù)據(jù)的平均值。

首先，我們需要一個(gè)數(shù)據(jù)集。為了演示目的，我將使用R內(nèi)置的mtcars數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)集包含32輛不同車型的性能指標(biāo)。為了計(jì)算每組數(shù)據(jù)的平均值，我們將根據(jù)車型分組，并計(jì)算每個(gè)組的各項(xiàng)指標(biāo)的平均值。讓我們開始吧！

步驟1：加載數(shù)據(jù)集 我們將使用以下代碼從R內(nèi)置的mtcars數(shù)據(jù)集中加載數(shù)據(jù)：

data(mtcars)

步驟2：創(chuàng)建分組變量 我們將使用以下代碼創(chuàng)建一個(gè)名為“group”的新變量，其中包含每個(gè)車型的名稱。這將允許我們按車型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組：

group <- rownames(mtcars)

步驟3：按分組變量分組并計(jì)算平均值 現(xiàn)在我們已經(jīng)準(zhǔn)備好計(jì)算每組數(shù)據(jù)的平均值了。為此，我們將使用dplyr包提供的group_by函數(shù)來按車型名稱對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組。然后，我們將使用summarise函數(shù)來計(jì)算每個(gè)組的各項(xiàng)指標(biāo)的平均值。下面是完整的代碼：

library(dplyr)

mtcars %>%
  group_by(group) %>%
  summarise(mean_mpg = mean(mpg),
            mean_disp = mean(disp),
            mean_hp = mean(hp),
            mean_drat = mean(drat),
            mean_wt = mean(wt))

這將返回一個(gè)新數(shù)據(jù)框，其中每行代表一個(gè)唯一的車型，每列代表每個(gè)組的平均值。輸出如下所示：

# A tibble: 32 x 6
   group      mean_mpg mean_disp mean_hp mean_drat mean_wt
                            
 1 AMC Javelin    15.2      304     150       3.15   3.44 
 2 Cadillac Flee~ 10.4      472     205       2.93   5.25 
 3 Camaro Z28     13.3      350     245       3.73   3.84 
 4 Chrysler Impe~ 14.7      440     230       3.23   5.34 
 5 Datsun 710     22.8      108      93.0     3.85   2.32 
 6 Dodge Challen~ 15.5      318     150       2.76   3.52 
 7 Dodge Dart     19.2      225     105       3.21   2.97 
 8 Ferrari Dino   19.7      145     175       3.62   2.77 
 9 Fiat 128       32.4       78.7    66.0     4.08   2.20 
10 Fiat X1-9      27.3       79      66       4.08   1.94 
# ... with 22 more rows

我們可以看到第一列是車型名稱，后面的五列是各項(xiàng)指標(biāo)的平均值。

總結(jié)： 在本文中，我們學(xué)習(xí)了如何使用R語言計(jì)算每組數(shù)據(jù)的平均值。我們使用了R內(nèi)置的mtcars數(shù)據(jù)集作為示例，并使用dplyr包提供的group_by和summarise函數(shù)來實(shí)現(xiàn)分組和計(jì)算平均值。這是一個(gè)非常基礎(chǔ)和有用的技能，在數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計(jì)建模中都會(huì)頻繁用到。