R数据帧中所有列的加权平均值

Question

我有一个名为"allg2"的32x43数据帧，为了简单起见，我在这里将其一小部分重新创建为5x5：

gneiss mylonite syenite sedimentary Catg
0      3        4       0           -105.7
2      90       1       0           -99.7
15     51       0       0           -95.25
6      0        0       0           -90.5
0      3        9       0           -85.45

根据要求，样本计算："片麻岩"柱应为wm=（0/21*-105.7）+（2/21*-99.7）+（15/21*-95.25）+（6/21*-90.5）+（0/21*-85.45）

我希望每列都有一个加权平均值（Catg中有感兴趣的值，每列都是该列的权重），但我能找到的每一个解决方案都依赖于所有列名的编码。没有这样的清单有可能做到这一点吗？注意：我刚刚意识到，我一直在翻转权重和值来称重。我的尝试：

wm=allg2[,lapply(.SD,weighted.mean,w=Catg),by=list(allg2[1,])]
Error: unused argument (by = list(allg2[1, ]))

我从这个线索中找到了这个想法，并试图将其适应我的情况。它不是因为列名不是一个真正的行而选择列名吗？我真的不知道这是在做什么，我试着移动by=部分，它给出了错误

 Error in lapply(.SD, weighted.mean, w = Catg) : object '.SD' not found

另一次尝试是基于此线程。"Catg"在第43列，所以我试着这样组织行：

wm=apply(allg2, 2, function(x) weighted.mean(x[,43], x[,1:42]))
Error in x[, 43] : incorrect number of dimensions

我真的不理解这个错误，因为我的权重列应该在[，43]中。

我也试过：

mallg=data.matrix(allg2)
wm=colWeightedMeans(mallg,allg2$Catg)
Error in colWeightedMeans.matrix(mallg, allg2$Catg) : Argument 'w' has negative weights.

我在这里真的不知所措。我是犯了一些小错误，还是完全错误了？

Answer 1

假设权重在最后一列：

ll <- lapply(df[ , -ncol(df)], weighted.mean,  w = df$Catg)
ll
# $gneiss
# [1] 4.555497
# 
# $mylonite
# [1] 30.22283
# 
# $syenite
# [1] 2.709924
# 
# $sedimentary
# [1] 0

编辑：根据您的评论，您现在需要执行：

lapply(df[ , -ncol(df)], weighted.mean, x = df$Catg)

Answer 2

dt[,lapply(.SD,weighted.mean,w=Catg)]
apply(dt, 2, function(col) weighted.mean(x = col, w = dt[,Catg]))

我认为您需要更好地理解每个函数的自变量。

OP将问题更改为跨列的权重和Catg中的值后更新-dt[,lapply(.SD,weighted.mean,x=Catg)]; apply(dt, 2, function(col) weighted.mean(w = col, x = dt[,Catg]))

Answer 3

我是R的新手，但为什么不呢：

sapply(allg2[,-ncol(allg2)], weighted.mean, allg2$Catg)