嵌套骨料内，向聚集的多个变量的多个列中的R

Question

我有套分数的数据帧，并设置分组变量，类似的：

s1 s2 s3 g1 g2 g3 
4 3 7 F F T 
6 2 2 T T T 
2 4 9 G G F 
1 3 1 T F G 

我想运行的集合，在我正在做的事情：

aggregate(df[c("s1","s2","s3")],df["g1"],function(x) c(m =mean(x, na.rm=T), sd = sd(x, na.rm=T), n = length(x))) 

我想只有一行代码，所以我可以一次聚合多个变量。请注意，我并不想通过组合g1-3来获得s1-3的摘要（按照答案here）。我已经在doBy包中看过summaryBy，但是似乎再次考虑了每个因素的组合，而不仅仅是一个整体，这不是我想要的（虽然有用！）。我一直玩的变种：

apply(df[c("g1","g2","g3")], 2, function (z) aggregate(df[c("s1","s2","s3")],z,function(x) c(m =mean(x, na.rm=T), sd = sd(x, na.rm=T), n = length(x))) 

但我得到的错误：'''必须是一个列表“。我想我可以解决如何做到这一点与loop，我知道与各种版本的ddply或reshape你可以得到聚合，但最直观的方式（对我来说至少）似乎是apply和aggregate - 我失去了什么？

Answer 1

让我们在问题中命名匿名函数，如下所示。那么，在年底的Map声明适用于aggregate分别df[1:3]每个分组变量：

mean.sd.n <- function(x) c(m = mean(x, na.rm=T), sd = sd(x, na.rm=T), n = length(x)) 

Map(function(nm) aggregate(df[1:3], df[nm], mean.sd.n), names(df)[4:6]) 

，并提供：

$g1 
    g1  s1.m s1.sd  s1.n  s2.m  s2.sd  s2.n  s3.m  s3.sd  s3.n 
1 F 4.000000  NA 1.000000 3.0000000  NA 1.0000000 7.0000000  NA 1.0000000 
2 G 2.000000  NA 1.000000 4.0000000  NA 1.0000000 9.0000000  NA 1.0000000 
3 T 3.500000 3.535534 2.000000 2.5000000 0.7071068 2.0000000 1.5000000 0.7071068 2.0000000 

$g2 
    g2 s1.m s1.sd s1.n s2.m s2.sd s2.n  s3.m s3.sd  s3.n 
1 F 2.50000 2.12132 2.00000 3  0 2 4.000000 4.242641 2.000000 
2 G 2.00000  NA 1.00000 4 NA 1 9.000000  NA 1.000000 
3 T 6.00000  NA 1.00000 2 NA 1 2.000000  NA 1.000000 

$g3 
    g3  s1.m s1.sd  s1.n  s2.m  s2.sd  s2.n  s3.m s3.sd  s3.n 
1 F 2.000000  NA 1.000000 4.0000000  NA 1.0000000 9.000000  NA 1.000000 
2 G 1.000000  NA 1.000000 3.0000000  NA 1.0000000 1.000000  NA 1.000000 
3 T 5.000000 1.414214 2.000000 2.5000000 0.7071068 2.0000000 4.500000 3.535534 2.000000 

注：这可以稍微用fn$从gsubfn package缩短。它允许我们指定所示的代码，使用公式符号与Map开头的行匿名函数：

library(gsubfn) 
fn$Map(nm ~ aggregate(df[1:3], df[nm], mean.sd.n), names(df)[4:6])