我有一些简单的命令来查看变量的总数、平均值和最大值，而另一个变量是赋值：
sum(data[data$var1==1,]$var2)
mean(data[data$var1==1,]$var2)
max(data[data$var1==1,]$var2)
有没有办法把它放到一个漂亮的表格中，这并不意味着我的输出是分散的？理想情况下，为了使其更加复杂，可以围绕 var1 的不同值（在我的情况下为 1 到 5）构建表格，这样我就可以获得 var1 的每个值的 var 2 的平均值、最大值和总数。
这可能略高于我现在使用 R 的位置：我是一个纯粹的新手。不过，一些帮助将不胜感激。谢谢
查看表格包，通读包的小插图，显示如何完全按照您的要求进行操作。
> tabular( ( factor(cyl) + 1) ~ mpg * (sum + mean + max), data=mtcars )
mpg
factor(cyl) sum mean max
4 293.3 26.66 33.9
6 138.2 19.74 21.4
8 211.4 15.10 19.2
All 642.9 20.09 33.9
我建议检查一下这个data.table包，它就像一个增强版的数据框。它做得很好的一件事（如果你有很多数据，很快）就是这样的总结。
library(data.table)
as.data.table(mtcars)[, list(sum=sum(mpg), mean=mean(mpg), max=max(mpg)),
by=cyl][order(cyl)]
# cyl sum mean max
#1: 4 293.3 26.66364 33.9
#2: 6 138.2 19.74286 21.4
#3: 8 211.4 15.10000 19.2
如果您想通过多个变量进行汇总，只需使用类似by=list(cyl,vs,otherColumnNamesHere).
你需要使用cbind它。
cbind(sum(data[data$var1==1,]$var2),mean(data[data$var1==1,]$var2),max(data[data$var1==1,]$var2))
使用 mtcars 数据的示例
mydata<-mtcars
l<-cbind(sum(mydata[mydata$cyl==4,]$mpg),mean(mydata[mydata$cyl==4,]$mpg),max(mydata[mydata$cyl==4,]$mpg))
l<-data.frame(l)
names(l)<-c("sum","mean","max")
> l
sum mean max
1 293.3 26.66364 33.9
plyr 包中有一个ddply函数可以为 var1 的每个类别执行所有操作（此处为 cyl）
library(plyr)
ddply(mydata,.(cyl),summarize, sum=sum(mpg),mean=mean(mpg), max=max(mpg))
ddply(mydata,.(cyl),summarize, sum=sum(mpg),mean=mean(mpg), max=max(mpg))
cyl sum mean max
1 4 293.3 26.66364 33.9
2 6 138.2 19.74286 21.4
3 8 211.4 15.10000 19.2