Вычислить среднее значение группы в R dplyr

Рассмотрим этот фрейм данных:

library(dplyr)

df <- data.frame(id = c(1,1,1,2,2), x = 1:5)

  id x
1  1 1
2  1 2
3  1 3
4  2 4
5  2 5

Чтобы получить средние значения x для каждого идентификатора, я использую

df |> group_by(id) |> dplyr::summarise(group_mean = mean(x))

# A tibble: 2 × 2
     id group_mean
  <dbl>      <dbl>
1     1        2  
2     2        4.5

Мне нужно вычислить среднее значение этих групповых средних, которое равно (2 + 4,5) / 2 = 3,25. Однако этот код терпит неудачу:

df |> group_by(id) |> dplyr::summarise(group_mean = mean(x)) |> mean(group_mean)

[1] NA
Warning message:
In mean.default(dplyr::summarise(group_by(df, id), group_mean = mean(x)),  :
  argument is not numeric or logical: returning NA

Какие-либо предложения?

Обновлено: Этот вопрос не похож на введите описание ссылки здесь, как упоминал @shizzle, потому что я ищу несбалансированное среднее значение, то есть второй этап агрегирования, а не первый этап расчета средних значений.

Данные несбалансированы, поэтому среднее значение средних не равно среднему значению исходных значений x. Вы уверены, что хотите этого?

G. Grothendieck 31.07.2024 16:09

Этот вопрос похож на: Рассчитайте среднее значение по группе. Если вы считаете, что это другое, отредактируйте вопрос, поясните, чем он отличается и/или как ответы на этот вопрос не помогают решить вашу проблему.

shizzle 31.07.2024 16:45

@G.Grothendieck Спасибо за ваше беспокойство, но это несбалансированное среднее значение - это именно то, что мне нужно вычислить.

skoestlmeier 01.08.2024 09:46
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
3
56
3
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 3

Ответ принят как подходящий

Вы можете просто pull столбец со значениями и вычислить mean после него следующим образом:

library(dplyr)

df |> 
  group_by(id) |> 
  dplyr::summarise(group_mean = mean(x)) |> 
  pull(group_mean) |>
  mean()
#> [1] 3.25

Created on 2024-07-31 with reprex v2.1.0

@margusl Ты прав, извини, спасибо!

Quinten 31.07.2024 16:21

Вам нужно разгруппировать данные, а затем вычислить среднее значение всех значений group_mean в новом столбце, например:

df |> 
  group_by(id) |> 
  summarise(group_mean = mean(x)) |> 
  ungroup() |> 
  mutate(second_mean = mean(group_mean))

# # A tibble: 2 × 3
#      id group_mean second_mean
#   <dbl>      <dbl>       <dbl>
# 1     1        2          3.25
# 2     2        4.5        3.25

В базе

> df = data.frame(id = c(1,1,1,2,2), x = 1:5)
> mean(aggregate(x~id, df, mean)$x)
[1] 3.25

Другие вопросы по теме