如何计算 r 中的条件均值（附示例）

您可以使用以下语法来计算 R 中的条件平均值：

 mean(df[df$team == ' A ', ' points '])

这将计算数据框中每行“分数”列的平均值，其中“团队”列等于“A”。

以下示例展示了如何在实践中使用以下数据框使用此语法：

 #create data frame
df <- data. frame (team=c('A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B'),
                 points=c(99, 90, 93, 86, 88, 82),
                 assists=c(33, 28, 31, 39, 34, 30))

#view data frame
df

  team points assists
1 A 99 33
2 A 90 28
3 A 93 31
4 B 86 39
5 B 88 34
6 B 82 30

示例 1：计算分类变量的条件均值

以下代码显示如何仅计算数据框中“team”列值为“A”的行的“points”列的平均值。

 #calculate mean of 'points' column for rows where team equals 'A'
mean(df[df$team == ' A ', ' points '])

[1] 94

“team”等于“A”的行的“points”列中的平均值为94 。

我们可以通过仅对“team”等于“A”的行的点值进行平均来手动检查这一点：

• 平均分：(99 + 90 + 93) / 3 = 94

示例 2：计算数值变量的条件平均值

以下代码演示如何仅计算数据框中“points”列的值大于或等于 90 的行的“assists”列的平均值。

 #calculate mean of 'assists' column for rows where 'points' >= 90
mean(df[df$points >= 90 , ' assists '])

[1] 30.66667

“points”大于或等于 90 的行的“assists”列中的平均值为30.66667 。

我们可以通过仅对点大于或等于 90 的行的辅助值进行平均来手动检查这一点：

• 平均助攻数：(33 + 28 + 31) / 3 = 30.66667

其他资源

以下教程解释了如何在R中计算其他平均值：

如何计算 R 中的截尾平均值
如何计算R中的几何平均值
如何计算R中的加权平均值