計算R中具有不同權重的多個分組的加權均值

Question

我在SO上瀏覽了很多文章，試圖使我的代碼正常工作，但仍然有一些錯誤。 我正在嘗試根據不同的分組為許多列計算加權平均值。 具體來說，我想計算值列對特征（在這種情況下為wingL，wingW等）的加權平均值。

這是一個示例數據集（因為我的矩陣很大）和一些代碼：

>df
    year site  Species value  wingL  wingW   proL proW 
    2018    2    Aa      3.0   310.6  54.9   NA   1.1       
    2017    2    Aa      1.0   310.6  54.9   NA   1.1 
    2018    2    Bb      7.5    NA    20     3    1.0    
    2017    2    Bb      5      NA    20     3    1.0
    2018    4    Aa      8     310.6  54.9   NA   1.1       
    2017    4    Aa      6     310.6  54.9   NA   1.1
    2018    4    Cc      1    161.20   143.8  NA   NA 
    2017    4    Cc      1    161.20   143.8  NA   NA
    2018    6    Aa      12    310.6   54.9   NA   1.1  
    2018    6    Aa      9.5   310.6   54.9   NA   1.1
    2018    6    Cc      7    161.20   143.8  NA   NA 
    2017    6    Cc      7    161.20   143.8  NA   NA

這是我的代碼：

dfnew <- setDT(df)[, lapply(.SD, function(x) weighted.mean(x, value)),
                       by = c("year", "Species"), .SDcols  = wingL:proW]

但是它所做的一切都會刪除“值”列，這是我想用作權重的列。 基本上，我想為wingL：proW列計算各行的加權平均值。 然后，一旦有了這些數據，我最終將對每個站點的所有物種（Aa，Bb）進行平均。

使用下面的代碼，我能夠僅用一個新列（對於wingL_wm）正確地創建一個新的df，但無法弄清楚如何為我擁有的許多列進行縮放：

dfnew <- df %>% 
          group_by(year, site) %>%
          summarise(wingL_wm = weighted.mean(wingL, value))

希望有道理。 感謝您的幫助這是一個通用的期望輸出，盡管“ x”應該是計算得出的加權平均值：

year site   wingL_WM  wingW_WM   proL_WM proW_WM
2018    2       x        x         x        x       
2017    2       x        x         x        x
2018    4       x        x         x        x
2017    4       x        x         x        x
2018    6       x        x         x        x    
2017    6       x        x         x        x

Answer 1

dfnew <- setDT(df)[, lapply(.SD, function(x) weighted.mean(x, value, na.rm = TRUE)), by = c("year", "site"), .SDcols = wingL:proW]

我必須包含na.rm語句！ 我認為這給出了正確的結果。 謝謝大家的幫助，因為我在分組時確實犯了錯誤，這讓我無法自拔。

它確實替代了原始值，但我可以接受。