在R中比较一个数据集中2个group_by水平的平均值

在R中比较一个数据集中两个group_by水平的平均值，可以使用以下步骤：

1. 导入数据集：首先，使用适当的函数（如read.csv()）将数据集导入到R中，并将其存储为一个数据框（data frame）对象。
2. 数据预处理：根据数据集的结构和需求，进行必要的数据预处理步骤，如数据清洗、缺失值处理等。
3. 使用dplyr包进行分组和计算：使用dplyr包中的group_by()函数将数据集按照需要比较的两个group_by水平进行分组。然后，使用summarize()函数结合mean()函数计算每个组的平均值。

示例代码如下：

# 导入dplyr包
library(dplyr)

# 导入数据集
dataset <- read.csv("dataset.csv")

# 使用group_by()函数按照两个group_by水平进行分组，并计算平均值
result <- dataset %>%
  group_by(group_by_level1, group_by_level2) %>%
  summarize(mean_value = mean(variable))

# 打印结果
print(result)

在上述代码中，需要将"dataset.csv"替换为实际的数据集文件名，"group_by_level1"和"group_by_level2"替换为实际的两个group_by水平的变量名，"variable"替换为实际要计算平均值的变量名。

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