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法律研究如何在 R 中找到組間均值並將其儲存在資料框物件中？
在資料分析中，我們經常需要組間均值，尤其是在使用方差分析技術的情況下，因為這些技術可以幫助我們根據其集中趨勢度量和變異度量來比較不同的組。這可以透過使用聚合函式來完成，以便輸出可以儲存在資料框物件中。在下面的示例中，我們可以看到如何完成此操作，還可以檢查最終的物件型別。
示例
考慮以下資料框 -
set.seed(109)
Salary<-sample(10000:20000,20)
Group<-sample(c("High-school","Graduate","Post-Graduate"),20,replace=TRUE)
df1<-data.frame(Group,Salary)
df1輸出
Group Salary 1 Graduate 10250 2 High-school 14923 3 High-school 18928 4 High-school 19800 5 Graduate 15974 6 High-school 16270 7 Post-Graduate 19832 8 Graduate 19246 9 Graduate 11699 10 Graduate 17424 11 High-school 14875 12 Post-Graduate 12319 13 Post-Graduate 16900 14 High-school 12361 15 Post-Graduate 15809 16 Post-Graduate 19854 17 High-school 14387 18 High-school 13647 19 Graduate 18587 20 Graduate 11817
使用聚合函式查詢組間均值 -
Groupwise_mean<-aggregate(df1$Salary,list(df1$Group),mean) Groupwise_mean Group.1 x 1 Graduate 14924.60 2 High-school 16524.57 3 Post-Graduate 17362.67
檢查物件 Groupwise mean 是否為資料框 -
is.data.frame(Groupwise_mean) [1] TRUE
讓我們來看另一個例子 -
示例
Class<-rep(LETTERS[1:4],times=5) Age<-sample(19:30,20,replace=TRUE) df2<-data.frame(Class,Age) df2
輸出
Class Age 1 A 29 2 B 22 3 C 26 4 D 20 5 A 28 6 B 21 7 C 19 8 D 24 9 A 29 10 B 30 11 C 23 12 D 25 13 A 21 14 B 21 15 C 21 16 D 20 17 A 21 18 B 24 19 C 19 20 D 21
> Groupwise_mean_Age<-aggregate(df2$Age,list(df2$Class),mean)
> Groupwise_mean_Age
Group.1 x
Group.1x 1 A 24.8 2 B 25.2 3 C 25.2 4 D 24.0 > is.data.frame(Groupwise_mean_Age) [1] TRUE
更新於: 2020-10-07
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