在R中分组，ddply与weighted.mean

Question

我试图在R中做一个“分组依据” - 样式加权平均值。有一些基本意思，下面的代码（使用来自Hadley的plyr包）运行良好。

ddply(mydf,.(period),mean)

如果我使用相同的方法加权。我得到以下错误“'x'和'w'必须具有相同的长度”，我不明白，因为weighted.mean部分在ddply之外工作。

weighted.mean(mydf$mycol,mydf$myweight) # works just fine
ddply(mydf,.(period),weighted.mean,mydf$mycol,mydf$myweight) # returns the erros described above
ddply(mydf,.(period),weighted.mean(mydf$mycol,mydf$myweight)) # different code same story

我想过编写一个自定义函数而不是使用weighted.mean然后将它传递给ddply，甚至用子集从头开始编写新东西。 在我的情况下，希望这将是太多的工作，但应该有一个更聪明的解决方案已经存在的东西。

thx提前任何建议！

Answer 1

使用汇总（或总结）：

ddply(iris, "Species", summarise, 
  wmn = weighted.mean(Sepal.Length, Petal.Length),
  mn = mean(Sepal.Length))

Answer 2

使用匿名函数：

> ddply(iris,"Species",function(X) data.frame(wmn=weighted.mean(X$Sepal.Length,
+                                                               X$Petal.Length),
+                                             mn=mean(X$Sepal.Length)))
     Species      wmn    mn
1     setosa 5.016963 5.006
2 versicolor 5.978075 5.936
3  virginica 6.641535 6.588
> 

这计算了Sepal.Length的加权平均值（由Petal.Length加权）以及未加权平均值并返回两者。