dplyr関数を使用してRの隣接する列（重複しない）の平均をとるにはどうすればよいですか？

Question

これは私のデータセットのサンプルです。

library(tidyr) 
library(dplyr) 

resource <- c("good","good","bad","bad","good","good","bad","bad","good","good","bad","bad","good","good","bad","bad") 

fertilizer <- c("none", "nitrogen","none","nitrogen","none", "nitrogen","none","nitrogen","none", "nitrogen","none","nitrogen","none", "nitrogen","none","nitrogen") 

t1 <- sample(1:20, 16) 
t2 <- sample(1:20, 16) 
t3 <- sample(1:20, 16) 
t4 <- sample(1:20, 16) 
t5 <- sample(1:20, 16) 
t6 <- sample(10:100, 16) 
t7 <- sample(10:100, 16) 
t8 <- sample(10:100, 16) 
t9 <- sample(10:100, 16) 
t10 <- sample(10:100, 16) 

replicates <- c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16) 

data <- data.frame(resource, fertilizer,replicates, t1,t2,t3,t4,t5,t6,t7,t8,t9,t10) 

data$resource <- as.factor(data$resource) 
data$fertilizer <- as.factor(data$fertilizer) 

ここで、t0、t1、t2..etcは時刻です。私は、例えば、隣接する時間点（重複しない）を平均化する必要があります。 （t1、t2）、（t3、t4）..と新しい列の見出しは、時間の平均を持つ必要がありますので、列がt1.5、t3.5、...と読み込まれるようにします。 したがって、最終的には、t1.5、t3.5、t5.5、t7.5、t7.5、t9.5の5列のみを持つ必要があります。

これはdplyr関数を使用して実現できますかR？ここで

Answer 1

編集OPの変更要求のために：

あなたがきちんとした形式ですべてをかける場合は、平均隣接する行にラグ/リード機能を利用することができます。あなたが何らかの形であなたが平均値を計算する列を見つける必要がある：ベースのみRを使用して

library(stringr) 
library(forcats) 

data %>% 
    gather(key = time, value = value, -replicates, -resource, -fertilizer) %>% 
    mutate(index = as.integer(str_extract(time, "[0-9]+"))) %>% 
    arrange(replicates, index) %>% 
    group_by(resource, fertilizer, replicates) %>% 
    mutate(mid_value = (value + lead(value))/2, 
     mid_index = (index + lead(index))/2, 
     mid_time = str_c("t",mid_index)) %>% 
    ungroup %>% 
    filter(!is.na(mid_value), index %% 2 == 1) %>% 
    select(replicates, resource, fertilizer, matches("mid")) %>% 
    rename(value = mid_value, time = mid_time, index = mid_index) %>% 
    arrange(index) %>% 
    mutate(time = as_factor(time)) %>% 
    select(-index) %>% 
    spread(key = time, value = value) %>% 
    arrange(replicates) 

Answer 2

屋に行く：

transmute(data, 
      t1.5 = (t1 + t2)/2, 
      t3.5 = (t3 + t4)/2, 
      t5.5 = (t5 + t6)/2, 
      t7.5 = (t7 + t8)/2, 
      t9.5 = (t9 + t10)/2) 

Answer 3

ソリューション。これを行うには、t + "somenumber"パターンの列名を検索します。その後、平均を計算したい列番号dfに対応する一連のシーケンスを作成します。

relevant_cols <- grep("[0-9]{1,2}", names(df)) 
start <- min(relevant_cols) 
end <- max(relevant_cols) 
cols <- split(start:end, rep(1:5, each=2)) 

あなたはcolsを見れば、あなたはそれが5のリストであることがわかります、あなたが平均化する列の組み合わせに似ている各要素。これはsapply()のためのユースケースのようなにおい：

newdf <- sapply(cols, function(x) rowMeans(df[x])) 
colnames(newdf) <- paste0("t", seq(1, diff(range(relevant_cols)), 2) + 0.5) 

編集：私はあなたが維持し、何をしないようにしたいものを誤解しているように見えます。あなただけのnewdfに古いdfcbind()（の部分）ができます。

cbind(df, newdf) 
cbind(df[, -relevant_cols], newdf) # This is what you want. I think..