如何找到分组均值并将其保存在R中的数据框对象中？

在数据分析中，我们经常需要按组均值，特别是在使用方差分析的情况下，因为这些技术可以帮助我们根据中心趋势和变化量度来比较不同的群体。可以通过使用聚合函数来完成，以便可以将输出保存在数据框对象中。在下面的示例中，我们可以看到如何完成操作以及检查最终对象类型。

示例

请看以下数据帧-

set.seed(109)
Salary<-sample(10000:20000,20)
Group<-sample(c("High-school","Graduate","Post-Graduate"),20,replace=TRUE)
df1<-data.frame(Group,Salary)
df1

输出结果

       Group      Salary
1    Graduate      10250
2  High-school     14923
3  High-school     18928
4  High-school     19800
5  Graduate        15974
6   High-school    16270
7  Post-Graduate   19832
8 Graduate         19246
9   Graduate       11699
10  Graduate       17424
11  High-school    14875
12 Post-Graduate   12319
13 Post-Graduate   16900
14 High-school     12361
15 Post-Graduate   15809
16 Post-Graduate   19854
17 High-school   14387
18 High-school   13647
19 Graduate   18587
20 Graduate   11817

用聚合函数找到分组均值-

Groupwise_mean<-aggregate(df1$Salary,list(df1$Group),mean)
Groupwise_mean
Group.1 x
1 Graduate 14924.60
2 High-school 16524.57
3 Post-Graduate 17362.67

检查对象Groupwise均值是否是数据帧-

is.data.frame(Groupwise_mean)
[1] TRUE

让我们看另一个例子-

示例

Class<-rep(LETTERS[1:4],times=5)
Age<-sample(19:30,20,replace=TRUE)
df2<-data.frame(Class,Age)
df2

输出结果

  Class  Age
1  A     29
2  B     22
3  C     26
4  D     20
5  A     28
6  B     21
7  C     19
8  D     24
9  A     29
10 B     30
11 C     23
12 D     25
13 A     21
14 B     21
15 C     21
16 D     20
17 A     21
18 B     24
19 C     19
20 D     21

> Groupwise_mean_Age <-aggregate（df2 $Age，list（df2 $Class），mean） 

> Groupwise_mean_Age 

1组 

Group.1x
1 A 24.8 
2 B 25.2 
3 C 25.2 
4 D 24.0 
> is.data.frame(Groupwise_mean_Age) [1] TRUE