Как добавить 6 столбцов после каждых 12 столбцов в r?

Question

У меня есть набор данных 756 столбцов и 68 строк. Я хочу вставить 6 столбцов после каждых 12 столбцов и заполнить 1-е пустые столбцы средним значением 1-го и 2-го столбцов; 2-й пустой столбец со средним значением 3-го, 4-го и 5-го столбцов; 3-й пустой столбец со средним значением 6-го, 7-го, 8-го и 9-го столбцов; 4-й пустой столбец со средним 10-го, 11-го и 12-го столбца; 5-й пустой столбец со средним значением всех 12 столбцов; 6-й пустой столбец со средним значением 10-го, 11-го, 12-го числа 1-го ряда и 1-го, 2-го и 3-го столбца из 2-го ряда

Существующий фрейм данных

Col_1   Col_2   Col_3   Col_4   Col_5   Col_6   Col_7   Col_8   Col_9   Col_10  Col_11  Col_12  Col_1   Col_2   Col_3   Col_4   Col_5   Col_6   Col_7   Col_8   Col_9   Col_10  Col_11  Col_12
22.43   24.53   27.61   29.31   31.35   30.27   28.40   27.67   28.22   28.10   25.52   22.97   23.55   25.43   28.60   30.26   32.93   31.27   29.35   28.81   28.89   28.93   26.63   23.60
22.89   25.00   27.32   30.12   31.82   31.71   28.92   28.00   27.98   26.83   24.02   23.54   23.75   26.12   28.19   31.31   32.99   32.44   30.05   28.82   28.63   27.58   24.57   24.30
23.11   25.23   28.47   30.24   32.52   30.65   28.53   27.26   27.65   27.02   24.40   22.35   23.83   25.98   29.27   31.19   34.15   31.88   29.57   28.23   28.03   27.38   25.03   22.80

Желаемый фрейм данных

Col_1   Col_2   Col_3   Col_4   Col_5   Col_6   Col_7   Col_8   Col_9   Col_10  Col_11  Col_12  Empty_1 Empty_2 Empty_3 Empty_4 Empty_5 Empty_6 Col_1   Col_2   Col_3   Col_4   Col_5   Col_6   Col_7   Col_8   Col_9   Col_10  Col_11  Col_12  Empty_1 Empty_2 Empty_3 Empty_4 Empty_5 Empty_6
22.43   24.53   27.61   29.31   31.35   30.27   28.40   27.67   28.22   28.10   25.52   22.97   =AVERAGE(A2:B2) =AVERAGE(C2:E2) =AVERAGE(F2:I2) =AVERAGE(J2:L2) =AVERAGE(J2:L2) =AVERAGE(J2:L2,A3:C3)   23.55   25.43   28.6    30.26   32.93   31.27   29.35   28.81   28.89   28.93   26.63   23.6    =AVERAGE(S2:T2) =AVERAGE(U2:W2) =AVERAGE(X2:AA2)    =AVERAGE(AB2:AD2)   =AVERAGE(AB2:AD2)   =AVERAGE(AB2:AD2,S3:U3)
22.89   25.00   27.32   30.12   31.82   31.71   28.92   28.00   27.98   26.83   24.02   23.54   =AVERAGE(A3:B3) =AVERAGE(C3:E3) =AVERAGE(F3:I3) =AVERAGE(J3:L3) =AVERAGE(J3:L3) =AVERAGE(J3:L3,A4:C4)   23.75   26.12   28.19   31.31   32.99   32.44   30.05   28.82   28.63   27.58   24.57   24.30   =AVERAGE(S3:T3) =AVERAGE(U3:W3) =AVERAGE(X3:AA3)    =AVERAGE(AB3:AD3)   =AVERAGE(AB3:AD3)   =AVERAGE(AB3:AD3,S4:U4)
23.11   25.23   28.47   30.24   32.52   30.65   28.53   27.26   27.65   27.02   24.4    22.35   =AVERAGE(A4:B4) =AVERAGE(C4:E4) =AVERAGE(F4:I4) =AVERAGE(J4:L4) =AVERAGE(J4:L4) =AVERAGE(J4:L4,A5:C5)   23.83   25.98   29.27   31.19   34.15   31.88   29.57   28.23   28.03   27.38   25.03   22.8    =AVERAGE(S4:T4) =AVERAGE(U4:W4) =AVERAGE(X4:AA4)    =AVERAGE(AB4:AD4)   =AVERAGE(AB4:AD4)   =AVERAGE(AB4:AD4,S5:U5)

Как реализовать это в R?

Answer 1

Данные:

df <- read.table(text = 'Col_1   Col_2   Col_3   Col_4   Col_5   Col_6   Col_7   Col_8   Col_9   Col_10  Col_11  Col_12  Col_1   Col_2   Col_3   Col_4   Col_5   Col_6   Col_7   Col_8   Col_9   Col_10  Col_11  Col_12
22.43   24.53   27.61   29.31   31.35   30.27   28.40   27.67   28.22   28.10   25.52   22.97   23.55   25.43   28.60   30.26   32.93   31.27   29.35   28.81   28.89   28.93   26.63   23.60
                 22.89   25.00   27.32   30.12   31.82   31.71   28.92   28.00   27.98   26.83   24.02   23.54   23.75   26.12   28.19   31.31   32.99   32.44   30.05   28.82   28.63   27.58   24.57   24.30
                 23.11   25.23   28.47   30.24   32.52   30.65   28.53   27.26   27.65   27.02   24.40   22.35   23.83   25.98   29.27   31.19   34.15   31.88   29.57   28.23   28.03   27.38   25.03   22.80', header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE)

Код:

library('data.table')
# split data by 12 columns
setDT(df)
split_cols <- split(seq_len(ncol(df)), ceiling(seq_along(df)/12))
df1 <- lapply(split_cols, function(x) df[, .SD, .SDcols = x ][, id := .I])

# compute row means
df2 <- lapply(df1, function(x){
  x[, .(Col1_2 = rowMeans(x[, 1:2]),
        Col3_5 = rowMeans(x[, 3:5]),
        Col6_9 = rowMeans(x[, 6:9]),
        Col10_12 = rowMeans(x[, 10:12]),
        Col1_12 = rowMeans(x[, .SD, .SDcols = -'id']),
        Col10_12_1_3 = rowMeans(do.call('cbind', list(x[, 10:12], 
                                                      rbindlist(list(x[-1, 1:3], 
                                                                     data.frame(NA, NA, NA))))), 
                                na.rm = TRUE),
        id)]
})
# check for the length of df1 and df2 to be equal. If not, stop proceeding further.
stopifnot(length(df1) == length(df2))

# join df1 and df2 by id
df3 <- lapply(seq_along(df2), function(x) df1[[x]][df2[[x]], on = "id"])

# remove id column
df3 <- lapply(df3, function(x) x[, id := NULL])

# column bind all data
do.call('cbind', df3)