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我有一个用于聚合的 data.frame，它只是由ddplyplyr 完成的。现在的目标是编写一个将聚合对象自动绑定到原始数​​据的函数。问题是，可以有多个聚合变量。

下面是一个只有一个聚合变量的例子：

这是我拥有的数据框：

  M O
1 1 6 
2 2 7 
3 2 4 
4 1 6

然后ddply我得到“O”的聚合：

TEST <- ddply(.data = DF,
              .variables = c("M"),
              .fun = summarise,
              NEW = sum(O))

结果如下所示：

  M NEW
1 1  12
2 2  11

我现在想做的是编写一个函数，使我能够将变量“ New”绑定到原始 data.frame。

在一个循环中，它适用于：

for(i in 1:nrow(TEST)) {
  DF$New[DF$M == TEST$M[i]] <- TEST$NEW[i]
  } 

  M O New
1 1 6  12 
2 2 7  11 
3 2 4  11 
4 1 6  12

现在我想把它转换成一个函数，即使有多个聚合变量，它也能提供等效的输出。

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2 回答 2

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您可以在基础 R 中使用aveandwithin并添加多个列，如下所示。假设您的 data.frame 被称为“mydf”：

within(mydf, {
  P <- ave(O, M, FUN = sum)
  Q <- ave(O, M, FUN = mean)
})
#   M O   Q  P
# 1 1 6 6.0 12
# 2 2 7 5.5 11
# 3 2 4 5.5 11
# 4 1 6 6.0 12

当然，更好的是data.table包：

library(data.table)
DT <- data.table(mydf)
DT[, `:=`(SUM = sum(O), MEAN = mean(O)), by = "M"]
DT
   M O SUM MEAN
1: 1 6  12  6.0
2: 2 7  11  5.5
3: 2 4  11  5.5
4: 1 6  12  6.0
于 2013-02-11T15:12:10.337 回答
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就像我在评论中说的：

ddply(.data = DF,
      .variables = c("M"),
      .fun = transform,
       NEW = sum(O))
  M O NEW
1 1 6  12
2 1 6  12
3 2 7  11
4 2 4  11
于 2013-02-11T15:12:13.710 回答