применить функцию к группам столбцов

Как я могу использоватьapply или связанная функция для создания нового фрейма данных, который содержит результаты усреднения строк каждой пары столбцов в очень большом фрейме данных?

У меня есть инструмент, который выводитn повторить измерения на большом количестве образцов, где каждое отдельное измерение является вектором (все измерения имеют одинаковую длину векторов). Я хотел бы рассчитать среднее значение (и другие статистические данные) по всем повторным измерениям каждого образца. Это значит мне нужно сгруппироватьn последовательные столбцы вместе и делать построчные вычисления.

Для простого примера, с тремя повторяющимися измерениями на двух выборках, как я могу получить фрейм данных с двумя столбцами (по одному на выборку), один из которых является средним значением для каждой строки повторений вdat$a, dat$b а такжеdat$c и тот, который является средним для каждой строки дляdat$d, dat$e а такжеdat$f.

Вот некоторые примеры данных

dat <- data.frame( a = rnorm(16), b = rnorm(16), c = rnorm(16), d = rnorm(16), e = rnorm(16), f = rnorm(16))

            a          b            c          d           e          f
1  -0.9089594 -0.8144765  0.872691548  0.4051094 -0.09705234 -1.5100709
2   0.7993102  0.3243804  0.394560355  0.6646588  0.91033497  2.2504104
3   0.2963102 -0.2911078 -0.243723116  1.0661698 -0.89747522 -0.8455833
4  -0.4311512 -0.5997466 -0.545381175  0.3495578  0.38359390  0.4999425
5  -0.4955802  1.8949285 -0.266580411  1.2773987 -0.79373386 -1.8664651
6   1.0957793 -0.3326867 -1.116623982 -0.8584253  0.83704172  1.8368212
7  -0.2529444  0.5792413 -0.001950741  0.2661068  1.17515099  0.4875377
8   1.2560402  0.1354533  1.440160168 -2.1295397  2.05025701  1.0377283
9   0.8123061  0.4453768  1.598246016  0.7146553 -1.09476532  0.0600665
10  0.1084029 -0.4934862 -0.584671816 -0.8096653  1.54466019 -1.8117459
11 -0.8152812  0.9494620  0.100909570  1.5944528  1.56724269  0.6839954
12  0.3130357  2.6245864  1.750448404 -0.7494403  1.06055267  1.0358267
13  1.1976817 -1.2110708  0.719397607 -0.2690107  0.83364274 -0.6895936
14 -2.1860098 -0.8488031 -0.302743475 -0.7348443  0.34302096 -0.8024803
15  0.2361756  0.6773727  1.279737692  0.8742478 -0.03064782 -0.4874172
16 -1.5634527 -0.8276335  0.753090683  2.0394865  0.79006103  0.5704210

Я после чего-то вроде этого

            X1          X2
1  -0.28358147 -0.40067128
2   0.50608365  1.27513471
3  -0.07950691 -0.22562957
4  -0.52542633  0.41103139
5   0.37758930 -0.46093340
6  -0.11784382  0.60514586
7   0.10811540  0.64293184
8   0.94388455  0.31948189
9   0.95197629 -0.10668118
10 -0.32325169 -0.35891702
11  0.07836345  1.28189698
12  1.56269017  0.44897971
13  0.23533617 -0.04165384
14 -1.11251880 -0.39810121
15  0.73109533  0.11872758
16 -0.54599850  1.13332286

что я сделал с этим, но, очевидно, не годится для моего гораздо большего кадра данных ...

data.frame(cbind(
apply(cbind(dat$a, dat$b, dat$c), 1, mean),
apply(cbind(dat$d, dat$e, dat$f), 1, mean)
))

Я пыталсяapply и зацикливается и не может собраться. Мои реальные данные имеют несколько сотен столбцов.

Ответы на вопрос(6)

Ваш ответ на вопрос