使用 lapply 和 which 按特征和功能对数据帧进行子集化

我有一个包含 5 个维度数据的数据框，如下所示：

> dim(alldata)
[1] 162   6
> head(alldata)
         value layer Kmultiplier Resolution      Season           Variable
1:  0.01308008     b        .01K        1km    Baseflow Evapotranspiration
2:  0.03974779     b        .01K        1km   Peak Flow Evapotranspiration
3:  0.02396524     b        .01K        1km Summer Flow Evapotranspiration
4: -0.15670996     b        .01K        1km    Baseflow          Discharge
5:  0.06774948     b        .01K        1km   Peak Flow          Discharge
6: -0.04138313     b        .01K        1km Summer Flow          Discharge

我想做的是根据其他列获取数据的某些“特征”的值列的平均值。因此，我使用它将数据子集仅包含我感兴趣的变量，例如：

> subset=alldata[which(alldata$Variable=="Discharge" & alldata$Resolution=="1km" & alldata$Season=="Peak Flow"),]
> subset
          value layer Kmultiplier Resolution    Season  Variable
1:  0.067749478     b        .01K        1km Peak Flow Discharge
2:  0.058260448     b         .1K        1km Peak Flow Discharge
3: -0.223953725     b         10K        1km Peak Flow Discharge
4:  0.272916114     g        .01K        1km Peak Flow Discharge
5:  0.240135025     g         .1K        1km Peak Flow Discharge
6: -0.216730348     g         10K        1km Peak Flow Discharge
7:  0.088966500     s        .01K        1km Peak Flow Discharge
8: -0.018943754     s         .1K        1km Peak Flow Discharge
9: -0.008339365     s         10K        1km Peak Flow Discharge

这就是我被困住的地方。假设我想要“层”列中每个值的平均值的向量或列表...所以我最终会得到 3 个数字，一个代表“b”，一个代表“g”，一个代表“s”。我需要制作一堆这样的子集，我认为应用函数可以提供帮助，但在多个教程和堆栈问题之后我无法让它工作。一个更简单的例子也很好，像这样：

> A=data.frame(seq(1,9),rep(c("a","b","c"),3),c(rep("type1",3),rep("type2",3),rep("type3",3)),c(rep("place1",2),rep("place2",2),rep("place3",2),rep("place1",2),rep("place2",1)))
> names(A)=c("value","Letter","Type","Place")
> A
  value Letter  Type  Place
1     1      a type1 place1
2     2      b type1 place1
3     3      c type1 place2
4     4      a type2 place2
5     5      b type2 place3
6     6      c type2 place3
7     7      a type3 place1
8     8      b type3 place1
9     9      c type3 place2

在这个简单的示例中，我需要按字母列出的“place1”列“value”的平均值，它应该以任何格式返回类似：“a=平均值，b=平均值，c=平均值”作品。

这是应用功能的工作吗？如果是这样，怎么办？如果没有，请告诉我一个更好的替代方法来对我的数据进行子集化。

谢谢你！

在您给出的示例数据集上实现的替代解决方案，并且不使用任何apply家庭在这里发挥作用。

Using dplyr package

library(dplyr)
A %>% 
 group_by_(.dots = c("Place","Letter")) %>% 
 summarise(MEAN = mean(value))

# Source: local data frame [6 x 3]
# Groups: Place [?]

#    Place Letter  MEAN
#    <fctr> <fctr> <dbl>
# 1 place1      a     4
# 2 place1      b     5
# 3 place2      a     4
# 4 place2      c     6
# 5 place3      b     5
# 6 place3      c     6

OR

Using by()功能

> by(A$value, A[,c(2,4)], FUN = mean)
# Letter: a
# Place: place1
# [1] 4
# ------------------------------------------------------------ 
# Letter: b
# Place: place1
# [1] 5
# ------------------------------------------------------------ 
# Letter: c
# Place: place1
# [1] NA
# ------------------------------------------------------------ 
# Letter: a
# Place: place2
# [1] 4
# ------------------------------------------------------------ 
# Letter: b
# Place: place2
# [1] NA
# ------------------------------------------------------------ 
# Letter: c
# Place: place2
# [1] 6
# ------------------------------------------------------------ 
# Letter: a
# Place: place3
# [1] NA
# ------------------------------------------------------------ 
# Letter: b
# Place: place3
# [1] 5
# ------------------------------------------------------------ 
# Letter: c
# Place: place3
# [1] 6