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如何将不同的聚合函数应用于 R 中的不同列？该aggregate()函数仅提供一个要传递的函数参数：

V1  V2        V3
1   18.45022  62.24411694
2   90.34637  20.86505214
1   50.77358  27.30074987
2   52.95872  30.26189013
1   61.36935  26.90993530
2   49.31730  70.60387016
1   43.64142  87.64433517
2   36.19730  83.47232907
1   91.51753  0.03056485
... ...       ...

> aggregate(sample,by=sample["V1"],FUN=sum)
  V1 V1       V2       V3
1  1 10 578.5299 489.5307
2  2 20 575.2294 527.2222

如何对每一列应用不同的函数，即V2与mean()函数和V2函数聚合，而无需多次sum()调用？aggregate()

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对于该任务，我将ddply使用plyr

> library(plyr)
> ddply(sample, .(V1), summarize, V2 = sum(V2), V3 = mean(V3))
  V1       V2       V3
1  1 578.5299 48.95307
2  2 575.2294 52.72222
于 2012-05-22T13:23:26.883 回答
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...或者data.table同名包中的函数：

library(data.table)

myDT <- data.table(sample) # As mdsumner suggested, this is not a great name

myDT[, list(sumV2 = sum(V2), meanV3 = mean(V3)), by = V1]

#      V1    sumV2   meanV3
# [1,]  1 578.5299 48.95307
# [2,]  2 575.2294 52.72222
于 2012-05-22T13:40:22.663 回答
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让我们调用数据框x而不是sample已经使用的数据框。

编辑：

该by功能提供了比拆分/应用/组合更直接的路线

by(x, list(x$V1), f)

：编辑

lapply(split(x, x$V1), myfunkyfunctionthatdoesadifferentthingforeachcolumn)

当然，这不是每列的单独功能，但可以同时完成这两项工作。

myfunkyfunctionthatdoesadifferentthingforeachcolumn = function(x) c(sum(x$V2), mean(x$V3))

整理结果的方便方法是可能的（但请查看 plyr 包以获得全面的解决方案，考虑这种动机以更好地学习一些东西）。

 matrix(unlist(lapply(split(x, x$V1), myfunkyfunctionthatdoesadifferentthingforeachcolumn)), ncol = 2, byrow = TRUE, dimnames = list(unique(x$V1), c("sum", "mean")))
于 2012-05-22T13:24:31.383 回答