Wie kann ich verschiedene Aggregatfunktionen auf verschiedene Spalten in R anwenden?

Question

Wie kann ich verschiedene Aggregatfunktionen auf verschiedene Spalten in R anwenden?Der aggregate() Die Funktion bietet nur ein zu übergebendes Funktionsargument:

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

Wie kann ich mich bewerben? anders Funktion für jede Spalte, d. h.Aggregat V2 mit dem mean() Funktion und V2 mit dem sum() Funktion, ohne Aufruf aggregate() mehrmals?

Answer 1

Für diese Aufgabe werde ich verwenden ddply In 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

Answer 2

...Oder die Funktion data.table im gleichnamigen Paket:

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

Answer 3

Nennen wir den Datenrahmen x statt sample was bereits vergeben ist.

BEARBEITEN:

Der by Die Funktion bietet eine direktere Route als die Funktion „Teilen/Anwenden/Kombinieren“.

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

:BEARBEITEN

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

Natürlich ist das keine separate Funktion für jede Spalte, aber man kann beide Aufgaben erledigen.

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

Es sind bequeme Methoden zum Zusammenstellen des Ergebnisses möglich, beispielsweise diese (aber schauen Sie sich das Plyr-Paket für eine umfassende Lösung an, denken Sie über diese Motivation nach, etwas Besseres zu lernen).

 matrix(unlist(lapply(split(x, x$V1), myfunkyfunctionthatdoesadifferentthingforeachcolumn)), ncol = 2, byrow = TRUE, dimnames = list(unique(x$V1), c("sum", "mean")))