R语言按双变量分组计算子集SCC平均值的方法咨询

方法1：沿用你已掌握的aggregate函数（无需额外安装包） #

你之前的代码仅设置了Cow ID作为单一分组维度，只需要在分组列表中新增QTR列作为第二个分组条件即可：

# 按「患者ID+采样部位」双维度分组计算平均SCC
aggregate(
  x = cida_ams_scc_csv$SCC,
  by = list(
    患者ID = cida_ams_scc_csv$`Cow ID`,
    采样部位 = cida_ams_scc_csv$QTR
  ),
  FUN = mean,
  na.rm = TRUE # 可选参数：如果有缺失值会自动忽略，不影响正常数据计算
)

输出结果共3列，依次为患者ID、采样部位、对应分组的SCC平均值，每个患者会对应4行结果（分别对应LH/LF/RH/RF四个部位）。

方法2：dplyr包实现（代码可读性更高，适合后续数据分析拓展） #

如果后续还要做更多分组统计、数据清洗操作，推荐使用业内通用的dplyr包实现，操作逻辑更直观：

1. 首次使用先安装包（只需运行一次，后续使用不用重复安装）

install.packages("dplyr")

2. 加载包并执行计算

library(dplyr)

cida_ams_scc_csv %>%
  group_by(`Cow ID`, QTR) %>% # 设定双分组维度
  summarise(平均SCC = mean(SCC, na.rm = TRUE)) # 计算每个分组的平均值

内容的提问来源于stack exchange，提问作者PootyWheat