[R-es] pregunta

[Klaus Langohr]

Hola Jesús,

Usando la función by, prueba con

by(datos$Gain, datos$Diet, mean, na.rm=T)

para obviar los NA y con

by(datos$Gain, datos$Diet, function(x) sum(is.na(x)))

para contar los missings en cada categoría.

Puedes sustituir la función by también por la función tapply.

Klaus.


On 28/10/2015 9:07, Jesús Para Fernández wrote:
>
>
>
> Me gusta la respuesta uqe has dado, pero si por ejemplo, alguno de los datos tiene datos faltantes, entonces devuelve NA.
>
> He probado con:
> sapply(split(datos$uno, as.factor(datos$dos)), mean(na.rm=TRUE))
>
> pero da fallo.
>
> ¿Cómo se podría hacer para que devolviera además la media obviando los NA y que contara el numero de NA por categoria?
>
>> Date: Wed, 28 Oct 2015 00:13:45 +0100
>> From: cof en qualityexcellence.es
>> To: jbetancourt en iscmc.cmw.sld.cu
>> CC: r-help-es en r-project.org
>> Subject: Re: [R-es] pregunta
>>
>> Otras variantes con y sin paquetes adicionales...
>>
>>> sapply(split(datIn$Gain, as.factor(datIn$Diet)), mean)
>>   d1  d2  d3
>> 280 278 312
>>> by(datIn$Gain, datIn$Diet, mean)
>> datIn$Diet: d1
>> [1] 280
>> --------------------------------------------------------------
>> datIn$Diet: d2
>> [1] 278
>> --------------------------------------------------------------
>> datIn$Diet: d3
>> [1] 312
>>> library(dplyr)
>>> summarise(group_by(datIn, Diet), mean(Gain))
>> Source: local data frame [3 x 2]
>>
>>     Diet mean(Gain)
>>    (chr)      (dbl)
>> 1    d1        280
>> 2    d2        278
>> 3    d3        312
>>> library(sqldf)
>>> sqldf("select Diet,avg(Gain) from datIn group by Diet")
>>    Diet avg(Gain)
>> 1   d1       280
>> 2   d2       278
>> 3   d3       312
>>
>>
>> Saludos,
>> Carlos Ortega
>> www.qualityexcellence.es
>>
>> 2015-10-27 22:45 GMT+01:00 eric <ericconchamunoz en gmail.com>:
>>
>>> tambien te sirve la funcion data.table ... si no tienes instalado el
>>> paquete:
>>>
>>> install.packages("data.table")
>>> library(data.table)
>>> jbe <- as.data.table(read.table("tusdatos.txt"))
>>> jbe.ave <- jbe[, .("ave"=mean(Gain)), by=.(Diet)]
>>>
>>>> jbe.ave
>>>     Diet ave
>>> 1:   d1 280
>>> 2:   d2 278
>>> 3:   d3 312
>>>
>>>
>>> Saludos.
>>>
>>> Eric.
>>>
>>>
>>> On 10/27/2015 05:16 PM, jbetancourt wrote:
>>>
>>>> Estimados
>>>>
>>>> Cuando existia epicalc,  hab�a una  manera muy f�cil de determinar la
>>>> media de una variable (en esta caso Gain)  por grupos, en este caso (Diet).
>>>> ?Como se puede hacer ahora?
>>>>
>>>>         Diet Gain
>>>> 1    d1  270
>>>> 2    d1  300
>>>> 3    d1  280
>>>> 4    d1  280
>>>> 5    d1  270
>>>> 6    d2  290
>>>> 7    d2  250
>>>> 8    d2  280
>>>> 9    d2  290
>>>> 10   d2  280
>>>> 11   d3  290
>>>> 12   d3  340
>>>> 13   d3  330
>>>> 14   d3  300
>>>> 15   d3  300
>>>>
>>>> Saludos
>>>> Jos�
>>>>
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