Comment puis-je appliquer différentes fonctions d'agrégation à différentes colonnes dans R ?

Question

Comment puis-je appliquer différentes fonctions d'agrégation à différentes colonnes dans R ?Le aggregate() La fonction ne propose qu'un seul argument de fonction à transmettre :

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

Comment puis-je appliquer un différent fonction à chaque colonne, c'est-à-direagrégat V2 avec le mean() fonction et V2 avec le sum() fonction, sans appeler aggregate() plusieurs fois?

Answer 1

Pour cette tâche, j'utiliserai ddply dans 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

...Ou la fonction data.table dans le paquet du même nom :

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

Appelons le dataframe x plutôt que sample qui est déjà pris.

MODIFIER:

Le by la fonction fournit un itinéraire plus direct que diviser/appliquer/combiner

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

:MODIFIER

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

Bien sûr, il ne s’agit pas d’une fonction distincte pour chaque colonne, mais on peut effectuer les deux tâches.

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

Des moyens pratiques de rassembler le résultat sont possibles, comme celui-ci (mais consultez le package plyr pour une solution complète, considérez cette motivation pour apprendre quelque chose de mieux).

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