Среднее значение столбцов различных фреймов данных в r

df1 <- data.frame(id=c(1,2,3,4,5,6),val1=c(1,2,3,NA,NA,6))
df2 <- data.frame(id=c(3,4,7,6,8) , val1=c(1,2,3,4,5))

Теперь нужно объединить значения val1 из df1 и df2 как средние значения, которые будут df1$val1. Например:

df1$val1 <- mean(df1$val1,df2$val2, na.rm=TRUE) & match(by=id)

df1$val1 должен быть следующим

val1
1
2
2((3+1)/2)
4(4+NA/2)
NA
6
Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Привет всем, сегодня я хочу высказать свои соображения по поводу вопроса, который я уже много раз получал в своем сообществе: "Стоит ли изучать PHP в...
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
В JavaScript одним из самых запутанных понятий является поведение ключевого слова "this" в стрелочной и обычной функциях.
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Здравствуйте, друзья-студенты! Готовы совершенствовать свои навыки веб-дизайна? Сегодня в нашем путешествии мы рассмотрим приемы CSS-верстки - в...
Тестирование функциональных ngrx-эффектов в Angular 16 с помощью Jest
В системе управления состояниями ngrx, совместимой с Angular 16, появились функциональные эффекты. Это здорово и делает код определенно легче для...
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Локализация - это процесс адаптации приложения к различным языкам и культурным требованиям. Это позволяет пользователям получить опыт, соответствующий...
Пользовательский скаляр GraphQL
Пользовательский скаляр GraphQL
Листовые узлы системы типов GraphQL называются скалярами. Достигнув скалярного типа, невозможно спуститься дальше по иерархии типов. Скалярный тип...
1
0
40
2
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 2

Ответ принят как подходящий

Мы могли бы попробовать

library(data.table)
rbindlist(list(df1, df2))[, .(val1 = mean(val1, na.rm = TRUE)), id][id %in% df1$id]

Или другой вариант

setDT(df1)[df2, val1 := rowMeans(cbind(val1, i.val1), na.rm = TRUE), on = .(id)]

Или как @Frank упомянул в комментариях

setDT(df1); setDT(df2)
df1[, v := df2[df1, on=.(id), mean(c(x.val1, i.val1),
          na.rm=TRUE), by=.EACHI]$V1]

Просто любопытно - почему вы используете rbindlist(list(...)) вместо rbind? Получить data.table?

pogibas 15.10.2018 17:53

@PoGibas Извините, забыл ответить. Это тоже возможно, но я подумал использовать его, чтобы вернуть data.table, иначе придется сделать setDT до rbind.

akrun 16.10.2018 05:21

Мое решение с использованием приборки.

library(dplyr)
df1 <- data.frame(id=c(1,2,3,4,5,6),val1=c(1,2,3,NA,NA,6))
df2 <- data.frame(id=c(3,4,7,6,8) , val1=c(1,2,3,4,5))

df1 %>% left_join(df2, by = "id") %>% select(2:3) %>% 
  transmute(val1=rowMeans(., na.rm=T))

Другие вопросы по теме