對資料幀串列的聚合函式R

我正試圖計算一個資料框架串列中各組平均值的標準偏差。

下面是我的資料框架串列中的一小部分

list(Fe = structure(list(Sample_No = c(80606,  80606, 80606。  80606, 80606, 
80606, 80769, 80769,  80769, 80769,  80769, 80850。  80850, 80850, 80850,  
80850, 80850, 80947。  80947, 80947,  80947, 80947。  81089, 81089,  
81089, 81089, 81089。  81753, 81753。  81753, 81753。  
80601, 80601,。  80601, 81001,  81001, 81001。  81001, 81001, 81001, 
81493, 81493, 81493。  81493, 81493。  81760, 81760。  81760, 81760, 81760, 
81760）。  Rep_No = c(1,  2, 3。  4, 5。  1, 2。  3, 4, 5。  1, 2。  
5, 1, 2。  3, 4, 5,  1, 2。  3, 4, 5。  1, 2。  3, 4, 5,  1, 2, 3,  4, 5, 5, , 
1, 2, 3。  4, 5。  1, 2。  3, 4。  5,/span> 1,  2,/span> 3。  4, 5）。 結果= c（53. 83,. 
53.89, 53.87,  53. 95, 54.04,  54. 11, 54, 53.98,  54。 02, 53.99, 54.08,  
54.04, 54.07, 54. 14, 54.13,  54. 19, 54.05,  54. 04, 54.04, 54.07,  
54.14, 54.07, 54. 08, 54.14,  54. 09, 54.12,  54. 07, 54.04, 54.03,  
54.12, 54.06,  54. 17, 54.06,  54. 09, 54.11,  54. 13, 54.02, 54.22,  
54.08, 54.04, 54. 05, 54.06,  54. 17, 54, 54． 05, 54.03, 54.09,  
54.14, 54. 02)), class = "data. frame",行。 names = c(NA。  -50L））, 
    SiO2 =結構(list(Sample_No = c(80606。  80606, 80606, 80606, 
    80606, 80606, 80769。  80769, 80769。  80769, 80769。  80850, 80850, 80850, 
    80850, 80850,。  80947, 80947。  80947, 80947,  
    81089, 81089, 81089。  81089, 81753。  81753, 81753。  81753, 81753, 81753, 
    80601, 80601, 80601。  80601, 80601,  81001, 81001。  81001, 81001, 81001, 
    81001, 81493, 81493。  81493, 81493。  81493, 81760。  81760, 81760, 81760, 
    81760, 81760）。  Rep_No = c(1,  2, 3。  4, 5。  1, 2。  3, 4。  5, 1,  
    2, 3, 4。  5,/span> 1。  2,/span> 3。  4, 5, 1。  2,/span> 3。  4, 5, 1。  2,/span> 3。  4, 5, 5, , 
    1, 2, 3。  4, 5。  1, 2。  3, 4, 5。  1, 2。  3, 4, 5。  1, 2。  
    5）。 結果= c(11. 82, 11. 76, 11.79,  11. 71, 11.64, 11.63,  
    11.67, 11.71, 11. 73, 11.78,  11. 63, 11.62,  11. 67, 11.66, 11.68,  
    11.65, 11.68, 11. 68, 11.69,  11. 65, 11.62,  11. 61, 11.61, 11.57,  
    11.61, 11.63, 11. 67, 11.67,  11. 68, 11.6,  11. 61, 11.57, 11.66,  
    11.64, 11.61, 11. 58, 11.63,  11. 53, 11.59,  11. 64, 11.69, 11.68,  
    11.64, 11. 72, 11.64,  11. 68, 11.62, 11.69,  11. 62, 11. 69)), class = "data. frame",行。 names = c(NA,) 
    -50L））。 Al2O3 =結構(list(Sample_No = c(80606。  80606, 
    80606, 80606,,  80769, 80769。  80769, 80769。  80769, 80850, , 8080, 
    80850, 80850,。  80850, 80947。  80947, 80947,  80947, 80947, 81089, 81089, 81089。  81089, 81089。  81753, 81753。  81753, 81753, 81753, 
    81753, 80601, 80601。  80601, 80601,  80601, 81001。  81001, 81001, 81001, 
    81001, 81001, 81493。  81493, 81493。  81493, 81493。  81760, 81760, 81760, 
    81760, 81760。  81760）。  Rep_No = c(1,  2, 3。  4, 5。  1, 2, 3,  
    4, 5， 1。  2,/span> 3,  4, 5。  1, 2, 3。  4, 5。  1, 2, 3。  4, 5。  1, 2,  
    3, 4, 5。  1, 2。  3, 4。  5, 1, 2。  3, 4。  5, 1, 2。  3, 4。  5, 1,  
    2, 3, 4。  5）。 結果= c(2。 73, 2.74, 2.72,  2. 71, 2.71, 2.7,  
    2.68, 2.71, 2． 7, 2.69, 2.71, 2. 7, 2.69,  2. 71, 2.7, 2.68,  
    2.69, 2.69,  2. 69, 2.68, 2.69, 2. 69, 2.69,  2. 69, 2.69, 2.69, 2.69 , 
    2.71, 2.7, 2． 7, 2.7, 2.71,  2. 69, 2.7, 2.72,  2. 71, 2.71, 2.71, 2.71 ,  
    2.68, 2.71, 2. 69, 2.72, 2. 71, 2.71,  2. 7, 2.7, 2.7, 2.7 2.7, 2.7, 2.68, 2. 71)), class = "data. frame",行。 names = c(NA,) 
    -50L）））

我有以下代碼，在一個單一的資料框架上作業

這對一個單一的資料框架產生了預期的結果

df_list_sd < - lapply(aggregate(df_list$Result。  list(df_list$Sample_No)/span>。  FUN=mean),sd)

df_list_sd < - lapply(lapply(df_list。  function(x) {聚合(結果~ sample_No。 資料= x。 平均) })）。 x sd)

但是我得到以下錯誤資訊 錯誤：在 "lapply(lapply(df_list, function(x) {aggregate(Result ~ Sample_No, data = x, mean) }))中出現了意想不到的','，"

我不太確定如何修正語法/代碼

uj5u.com熱心網友回復：

我們可以使用匿名函式

out < - lapply(df_list, function(dat) aggregate(Result ~ Sample_No。 FUN = mean, data = dat））

輸出

out
$Fe
   樣本_No 結果
1 80601 54.098
2 80606 53.916[/span
3 80769 54.020[/span
4 80850 54.092[/span
5 80947 54.078[/span
6 81001 54.098[/span].
7 81089 54.104[/span
8 81493 54.068[/span
9 81753 54.076[/span].
10 81760 54.066[/span].

$SiO2
   樣品_編號結果
1 80601 11.618
2 80606 11.744[/span
3 80769 11.704[/span
4 80850 11.652[/span
5 80947 11.670[/span].
6 81001 11.594[/span].
7 81089 11.604[/span].
8 81493 11.674[/span].
9 81753 11.650[/span].
10 81760 11.660[/span].

$Al2O3
   樣品_編號結果
1 80601 2.706
2 80606 2.722[/span
3 80769 2.696[/span
4 80850 2.702[/span
5 80947 2.686[/span
6 81001 2.700[/span
7 81089 2.690[/span
8 81493 2.710[/span
9 81753 2.700[/span
10 81760 2.698[/span

要找到'結果'的sd

sapply(out,  function(x) sd(x$Result))
   Fe SiO2 Al2O3 
0.05660624 0.04548260 0.01016530[/span 

或者使用tidyverse

library(dplyr)
library(purrr)
 map_dbl(df_list, ~ .x %>%.
         group_by（Sample_No） %>%
         summarise(Result = mean(Result)， . groups = 'drop') %>% 。
         summarise(sd = sd(Result)) %> % 
         拉(sd)）
        Fe SiO2 Al2O3 
0.05660624 0.04548260 0.01016530[/span 

uj5u.com熱心網友回復：

library(tidyverse)

df_list %>%。
  bind_rows(.id = 'group') %>%
  group_by(group, Sample_No) ％>％
  summarise(res = mean(Result)， . groups = 'drop_last') %>% 。
  summarise(res =sd(res)， . groups = 'drop'） .

# A tibble: 3 x 2
  組別res
  <chr> <Dbl>
1 Al2O30.0102
2 鐵 0.0566
3 SiO2 0.0455[/span

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