R: Atomzahl und Mittelwerte in Listen

Question

Ich versuche, den Durchschnitt Batting Durchschnitt pro Team zu finden. Ich habe eine matrix, die ähnlich ist, was ich unten haben:

 bat_avg  team_name 
    [1,] "0.5"  "Rockies" 
    [2,] "0"   "Astros" 
    [3,] "0.5"  "Rockies" 
    [4,] "0"   "Padres" 
    [5,] "0"   "Padres" 
    [6,] "0"   "Rockies" 
    [7,] "0"   "Mets" 
    [8,] "0.4"  "Red Sox" 
    [9,] "0"   "Yankees" 
    [10,] "0"   "Rockies" 

Um pro Team die durchschnittliche Beize Durchschnitt zu finden Ich habe versucht, die Matrix in einem Datenrahmen zu transformieren und versucht, die Daten, die von den Teamnamen zu aggregieren. Ich erhalte weiterhin den Fehler, dass mein Datentyp atomar ist. Ich bin mir nicht sicher, was ich tun soll, um dieses Problem zu lösen. Ich bin brandneu in R und Codierung, also danke für die Hilfe!

bat_avg <- Batting_average[,26] 
team_name <- Batting_average[,100] 
Batting_average <- cbind(bat_avg, team_name) 
df.Batting_average <- as.data.frame(Batting_average) 

aggdata <- aggregate(Batting_average$team_name, by list(Batting_average$bat_avg], 
FUN = mean) 

Unten ist die Spitze meiner Daten

structure(c("0.5", "0", "0.5", "0", "0", "0", "Rockies", "Rockies", 
"Rockies", "Rockies", "Rockies", "Rockies"), .Dim = c(6L, 2L),n.Dimnames = list(
NULL, c("bat_avg", "team_name"))) 

Answer 1

Hier einige Code, vernünftige Ergebnisse gab mir

myDf <- data.frame(
    avg = c(0.5, 0, 0.5, 0, 0, 0, 0.4), 
    team = c("Rockies", "Rockies", 
    "Rockies", "Rockies", "Rockies", "Rockies", "Astros") 
) 

myDf 
# avg team 
# 1 0.5 Rockies 
# 2 0.0 Rockies 
# 3 0.5 Rockies 
# 4 0.0 Rockies 
# 5 0.0 Rockies 
# 6 0.0 Rockies 
# 7 0.4 Astros 

aggregate(myDf$avg, by = list(myDf$team), FUN = mean) 
# Group.1   x 
# 1 Astros 0.4000000 
# 2 Rockies 0.1666667 

Wenn Sie diese mit Ihren Daten ausführen möchten, ersetzen myDf mit

myDf <- data.frame(
    avg = as.numeric(Batting_average[,26]), 
    team = as.factor(Batting_average[,100]) 
) 

Die Methoden as.numeric und as.factor sind möglicherweise nicht erforderlich, wenn Ihre Daten bereits im richtigen Format vorliegen.