這篇文章將為大家詳細講解有關R語言匯總統計中怎么批量計算不同因素不同水平的平均值，小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。

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實際工作中，我們需要對數據進行平均值計算，這里我比較了aggregate和data.table的方法，測試主要包括：

1，對數據yield計算平均值
2，計算N不同水平的平均值
3， 計算N和P不同水平的平均值

1. 常規方法aggregate

代碼：

data(npk)
head(npk)

aggregate(yield~N,data=npk,FUN = mean)
aggregate(yield~N+P,data=npk,FUN = mean)

結果

> aggregate(yield~N,data=npk,FUN = mean)
 N    yield
1 0 52.06667
2 1 57.68333
> aggregate(yield~N+P,data=npk,FUN = mean)
 N P    yield
1 0 0 51.71667
2 1 0 59.21667
3 0 1 52.41667
4 1 1 56.15000

2. 使用data.table方法

代碼：

data(npk)
head(npk)

library(data.table)
setDT(npk)

# 單個變量
npk[,mean(yield),by=N]

# 兩個變量
npk[,mean(yield),by=c("N","P")]

# 兩個變量的另一種寫法
npk[,mean(yield),by=list(N,P)]
npk[,mean(yield),by=.(N,P)]

結果：

> # 單個變量
> npk[,mean(yield),by=N]
  N       V1
1: 0 52.06667
2: 1 57.68333
>
> # 兩個變量
> npk[,mean(yield),by=c("N","P")]
  N P       V1
1: 0 1 52.41667
2: 1 1 56.15000
3: 0 0 51.71667
4: 1 0 59.21667
>
>
> # 兩個變量的另一種寫法
> npk[,mean(yield),by=list(N,P)]
  N P       V1
1: 0 1 52.41667
2: 1 1 56.15000
3: 0 0 51.71667
4: 1 0 59.21667
> npk[,mean(yield),by=.(N,P)]
  N P       V1
1: 0 1 52.41667
2: 1 1 56.15000
3: 0 0 51.71667
4: 1 0 59.21667

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網頁題目：R語言匯總統計中怎么批量計算不同因素不同水平的平均值
文章轉載：http://www.hntjjpw.com/article26/joihcg.html

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