使用R计算平均值和标准偏差

Question

新的。当然为什么。每个面糊的Rate1相同。一旦我获得每个击球手的Rate1，我都需要一个卑鄙的卑鄙和Stdev，但我还没有达到这一点...

这是数据框的子集...

BAT_ID  DP_FL
2   hanim001    FALSE
18  hereg002    FALSE
40  pujoa001    TRUE
50  espid001    TRUE
97  troum001    FALSE
131 calhk001    FALSE
136 hanim001    FALSE
148 hanim001    FALSE
165 mottt001    FALSE
215 calhk001    TRUE
238 calhk001    FALSE
255 napom001    FALSE
264 gomec002    FALSE
267 maybc001    TRUE
271 napom001    FALSE
279 rua-r001    FALSE
283 simma001    TRUE
286 mazan001    FALSE
318 martj007    FALSE
322 choos001    TRUE
356 gomec002    FALSE

#Percent groundball double play
library(plyr)
mean1<-ddply(all_data_gnd, .(BAT_ID), summarize,  Rate1= 
(sum(as.numeric(which(all_data_gnd$DP_FL==1))) / 
(sum(as.numeric(which(all_data_gnd$DP_FL==0))) + 
sum(as.numeric(which(all_data_gnd$DP_FL==1))))))
head(mean1)
> head(mean1)
    BAT_ID     Rate1
1 abrej003 0.1741862
2 adamc001 0.1741862
3 adaml001 0.1741862
4 adamm002 0.1741862
5 adduj002 0.1741862
6 adlet001 0.1741862

Answer 1

您的数据不足数据，因此我将生成一些假数据：

n <- 1e4
set.seed(2)
fakedata <- data.frame(
  bat_id = sample(letters[1:5], size=n, replace=TRUE),
  dp_fl = sample(c(T,F), size=n, replace=TRUE),
  stringsAsFactors = FALSE
)
head(fakedata)
#   bat_id dp_fl
# 1      a  TRUE
# 2      d  TRUE
# 3      c  TRUE
# 4      a FALSE
# 5      e  TRUE
# 6      e FALSE

您不需要as.numeric，并且对==1/(==0 + ==1)的使用实际上是逻辑的mean。您可以通过多种总结：

stack(by(fakedata$dp_fl, fakedata$bat_id, mean))
stack(tapply(fakedata$dp_fl, fakedata$bat_id, mean))

每个导致

#      values ind
# 1 0.4935000   a
# 2 0.5015322   b
# 3 0.4869432   c
# 4 0.5223735   d
# 5 0.5041810   e

呼叫colnames将很有用。

您也可以使用：

library(dplyr)
fakedata %>%
  group_by(bat_id) %>%
  summarize(dp_fl = mean(dp_fl))
# # A tibble: 5 × 2
#   bat_id     dp_fl
#    <chr>     <dbl>
# 1      a 0.4935000
# 2      b 0.5015322
# 3      c 0.4869432
# 4      d 0.5223735
# 5      e 0.5041810