R语言如何按指定条件计算数据框列的平均值并绘图

一、计算温哥华地区员工平均年龄 #

两种常用实现方式：

• 基础R语法
  直接按城市字段筛选行后求年龄列均值，建议添加na.rm = TRUE参数避免空值导致计算报错：
  mean(df[df$City == "Vancouver",]$Age, na.rm = TRUE)
• tidyverse语法（更适配后续数据分析、绘图流程）
  先加载dplyr包，再按条件筛选分组计算：

  library(dplyr)
  # 单独提取温哥华平均年龄
  vancouver_avg <- df %>%
    filter(City == "Vancouver") %>%
    pull(Age) %>%
    mean(na.rm = TRUE)
  

二、绘图实现 #

各城市平均年龄对比柱状图 #

可以直观呈现温哥华数据在全体中的水平，使用ggplot2实现的代码如下：

library(ggplot2)
library(dplyr)

# 先计算所有城市的员工平均年龄
city_age_stat <- df %>%
  group_by(City) %>%
  summarise(
    avg_age = mean(Age, na.rm = TRUE),
    .groups = "drop"
  )

# 绘制柱状图
ggplot(city_age_stat, aes(x = City, y = avg_age)) +
  geom_col(fill = "#2E86AB", alpha = 0.8) +
  # 柱子上标注平均年龄数值，保留1位小数
  geom_text(aes(label = round(avg_age, 1)), vjust = -0.3, size = 3.5) +
  labs(
    title = "各城市员工平均年龄对比",
    x = "所属城市",
    y = "平均年龄"
  ) +
  theme_minimal()

温哥华地区员工年龄分布直方图 #

如果需要单独查看温哥华员工的年龄分布情况，可以用如下代码实现：

df %>%
  filter(City == "Vancouver") %>%
  ggplot(aes(x = Age)) +
  geom_histogram(binwidth = 2, fill = "#A23B72", alpha = 0.7) +
  labs(
    title = "温哥华地区员工年龄分布",
    x = "年龄",
    y = "人数"
  ) +
  theme_minimal()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Nerrad