原文链接:http://www.datastudy.cc/to/17

很多时候,我们拿到的数据,都是汇总的一份数据,例如我们示例中的数据,已经把所有仓库的数据都汇总起来了。

但是我们在统计建模的时候,如果想要把他们拆分开来进行处理,那么如何进行分层处理呢?其实非常简单,我们使用split函数即可。

split(x, f, drop = FALSE, ...)

下面我们来看分层处理的案例:

数据请从百度盘下载:

链接: http://pan.baidu.com/s/1kFxoy 密码: tnbf

data <- read.csv("D:\\data\\20150922\\data.csv", fileEncoding="UTF8", stringsAsFactors=FALSE)

datas <- split(data, data$仓库)

result <- c();

for(d in datas) {

#这里执行我们需要的建模,

#我这里演示就用了个计算平均数

m <- mean(d$进价);

#把建模后的模型加入到结果数组中

result <- append(result, m)

}

result

以上就是分层处理的最基本模型,包括分层抽取数据,以及将处理后的结果组装成为一个向量返回。

如何对数据按某列进行分层处理