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计算包中的条件均值列ff/ffbase。我正在搜索ff/ffbase包中的功能，这允许我进行类似于以下使用data.table包进行的数据操作：

library(data.table)
irisdf <- as.data.table(iris)
class(irisdf)
#"ffdf"
irisdf[,  NewMean:= mean(Sepal.Length), Species]

中有一个条件均值函数ffbase，但是，它创建了 中的类数长度的向量irisdf[,5]：

condMean(x = irisdf[,1], index = irisdf[,5], na.rm = FALSE)

，而不是长度为 的新向量nrow(irisdf)。

正如@BondedDust 建议的那样ave(base)给出正确的输出：

VectorOfMeans <- ave(irisdf[,1], irisdf[,5], FUN=mean)

所以最后一个问题是，如何添加VectorOfMeans，irisdf我试过下面的代码，它有效：

irisdf=as.ffdf(iris)
VectorOfMeans <- as.ffdf(as.ff(ave(irisdf[,1], irisdf[,5], FUN=mean)))
irisdf <- cbind.ffdf2(df,VectorOfMeans )

使用来自SO答案的cbind.ffdf2，但我想，这个SO问题是关于更具体的问题，然后是主要的，我想有一种更简单（更快）的方法可以做到这一点。我希望能够在获得的数据集上运行（例如），你应该看看我关于合并的问题和在这种情况下（因为物理/虚拟存储模式存在我不详细了解的问题）。bigglm.ffirisdfVectorOfMeansirisdf

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也许这有帮助

library(data.table)
library(ffbase)
x1 <- as.ffdf(iris)
fd1 <- ffdfdply(x1, split=as.character(x1$Species), FUN=function(x) {
 x2 <- as.data.table(x)
 res <- x2[, NewMean:= mean(Sepal.Length), Species]
 as.data.frame(res)
}, trace=T)
于 2015-02-08T20:11:15.260 回答