Question

我正在查看一些生态数据（饮食）并试图找出如何按捕食者分组。我希望能够提取数据，以便我可以查看每个捕食者的每个物种的每个猎物的重量，即计算每个物种的平均重量，例如捕食者117.我放了我的数据样本如下。

   Predator PreySpecies PreyWeight
1   114      10    4.2035496
2   114      10    1.6307026
3   115       1   407.7279775
4   115       1   255.5430495
5   117      10    4.2503708
6   117      10    3.6268814
7   117      10    6.4342073
8   117      10    1.8590861
9   117      10    2.3181421
10  117      10    0.9749844
11  117      10    0.7424772
12  117      15    4.2803743
13  118       1   126.8559155
14  118       1   276.0256158
15  118       1   123.0529734
16  118       1   427.1129793
17  118       3   237.0437606
18  120       1   345.1957190
19  121       1   160.6688815

Answer 1

您可以使用aggregate功能，如下所示：

aggregate(formula = PreyWeight ~ Predator + PreySpecies, data = diet, FUN = mean)

#   Predator PreySpecies PreyWeight
# 1      115           1 331.635514
# 2      118           1 238.261871
# 3      120           1 345.195719
# 4      121           1 160.668881
# 5      118           3 237.043761
# 6      114          10   2.917126
# 7      117          10   2.886593
# 8      117          15   4.280374

Answer 2

有几种不同的方法可以获得你想要的东西：

aggregate功能。可能你追求的是什么。

aggregate(PreyWeight ~ Predator + PreySpecies, data=dd, FUN=mean)

tapply：非常有用，但只能将变量除以一个因子，因此，我们需要使用粘贴命令创建一个需要联合因子：
```
tapply(dd$PreyWeight, paste(dd$Predator, dd$PreySpecies), mean)
```

ddply：plyr包的一部分。很有用。值得学习。

require(plyr)
ddply(dd, .(Predator, PreySpecies), summarise, mean(PreyWeight))

dcast：输出更多是表格格式。 reshape2包的一部分。

require(reshape2)
dcast(dd, PreyWeight ~ PreySpecies+ Predator, mean, fill=0)

Answer 3

mean(data$PreyWeight[data$Predator==117]);

R中的生态数据分组

3 个答案: