複数の列のセットに「RowMeans」を「適用します」

Question

申し訳ありませんが、人々、私は木のために森を見ることができません。私はたくさん検索しましたが、解決策が見つかりませんでした。たとえば、すべてのユニットの平均が欲しい（潜在的に rowMeans）マトリックス内の変数のサブセット（または潜在的にデータフレーム）の R. 。のようにインデックス作成ベクトルを使用して列を選択したい tapply, 、私が呼んだ a1 以下の例。

> set.seed(23958)
> (dat <- matrix(sample(0:3, 10, replace = TRUE), ncol = 5))
     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,]    2    3    0    2    1
[2,]    2    1    1    2    1

> set.seed(6112)
> (a1 <- sample(1:2, 5, replace = TRUE))
[1] 1 1 2 2 1

この例の解決策はこのように見えるはずですが、もちろん、より包括的な方法でそれをやりたいと思います。私はからの関数を使用するべきだと思っていました apply 家族、しかし私はどちらを見つけることができませんでした。

> cbind(rowMeans(dat[, a1 == 1]), rowMeans(dat[, a1 == 2]))
         [,1] [,2]
[1,] 2.000000  1.0
[2,] 1.333333  1.5

Answer 1

それでも使用できます tapply ここ：

do.call(rbind,
          tapply(seq_len(ncol(dat)),a1,
           function(i)rowMeans(dat[,i])))

Answer 2

もし、あんたが tデータをransposeして、使用できます by:

t(do.call(rbind,by(t(dat),a1,colMeans)))
          1   2
V1 2.000000 1.0
V2 1.333333 1.5

Answer 3

使用することもできます aggregate 関数：

t(aggregate(t(dat), list(a1), mean))