Создайте al oop, чтобы сгенерировать серию кадров данных в R

Question

У меня есть df, и я хотел бы получить среднее значение и sd X1, X2, X3 для каждой партии на каждой продолжительности.

batch, duration, X1, X2, X3 
B1, 0, 0.1, 0.1, 0.2 
B1, 1, 0.2, 0.15, 0.15 
B1, 2, 0.3, 0.2, 0.1 
B2, 0, 0.1, 0.1, 0.2 
B2, 1, 0.1, 0.1, 0.2 
B2, 2, 0.1, 0.1, 0.2

Я могу сделать это только вручную, как указано ниже

s1 <- summarySE(data = df, "X1", groupvars = c("duration"), na.rm = FALSE, conf.interval = 0.95, .drop = TRUE)
s2 <- summarySE(data = df, "X2", groupvars = c("duration"), na.rm = FALSE, conf.interval = 0.95, .drop = TRUE)
s3 <- summarySE(data = df, "X3", groupvars = c("duration"), na.rm = FALSE, conf.interval = 0.95, .drop = TRUE)

Могу я спросить, как я могу создать al oop, чтобы автоматически получать сводку X1, X2, Х3 сразу?

Answer 1

A base решение:

to_use <-names(df)[grepl("^X",names(df))]
Map(function(x) Rmisc::summarySE(df,x,groupvars = c("duration"),
                                                     na.rm = FALSE,
                              conf.interval = 0.95, .drop = TRUE),to_use)

С lapply:

lapply(to_use,function(x) Rmisc::summarySE(df,x,groupvars = c("duration"),
                               na.rm = FALSE,
                               conf.interval = 0.95, .drop = TRUE) ) 

Результат:

$X1
  duration N   X1         sd   se        ci
1        0 2 0.10 0.00000000 0.00 0.0000000
2        1 2 0.15 0.07071068 0.05 0.6353102
3        2 2 0.20 0.14142136 0.10 1.2706205

$X2
  duration N    X2         sd    se        ci
1        0 2 0.100 0.00000000 0.000 0.0000000
2        1 2 0.125 0.03535534 0.025 0.3176551
3        2 2 0.150 0.07071068 0.050 0.6353102

$X3
  duration N    X3         sd    se        ci
1        0 2 0.200 0.00000000 0.000 0.0000000
2        1 2 0.175 0.03535534 0.025 0.3176551
3        2 2 0.150 0.07071068 0.050 0.6353102

Данные:

df <- structure(list(batch = structure(c(1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("B1", 
"B2"), class = "factor"), duration = c(0L, 1L, 2L, 0L, 1L, 2L
), X1 = c(0.1, 0.2, 0.3, 0.1, 0.1, 0.1), X2 = c(0.1, 0.15, 0.2, 
0.1, 0.1, 0.1), X3 = c(0.2, 0.15, 0.1, 0.2, 0.2, 0.2)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-6L))