R语言如何将三列dataframe转换为按分组求第三列均值的矩阵

解决方案 #

方法1：基础R实现（无需额外安装包，推荐）

直接使用tapply函数分组聚合后直接生成矩阵：

# 第一个参数是要计算的数值列，第二个参数是行、列分组的列表，第三个参数是聚合函数
mat <- tapply(df$count, list(df$B, df$A), FUN = mean)

运行后直接得到预期结构的矩阵，输出如下：

A1  A2
B1 1.5 3.5
B2 5.5 7.5

方法2：tidyverse生态实现（可读性高，适合复杂处理场景）

先分组计算均值，再转换为宽表后转矩阵：

library(tidyverse)

mat <- df %>%
  # 按前两列分组计算均值
  group_by(B, A) %>%
  summarise(mean_val = mean(count), .groups = "drop") %>%
  # 长表转宽表，A列的唯一值作为新列
  pivot_wider(names_from = A, values_from = mean_val) %>%
  # 将B列设为行名
  column_to_rownames("B") %>%
  # 转换为矩阵格式
  as.matrix()

方法3：reshape2包dcast实现

library(reshape2)
# dcast直接指定行、列、聚合规则，再转换为矩阵
mat <- dcast(df, B ~ A, value.var = "count", fun.aggregate = mean) %>%
  column_to_rownames("B") %>%
  as.matrix()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Geeth Lochana