具有更多功能的集合（） -

Question

我可以使用aggregate()以更多功能以聚合存储为单独列而不是矩阵的一部分吗？我想有数据帧与列Group.1, cyl.1, cyl.2，而不是Group.1, cyl。

# Only one function 
> aggdata <-aggregate(mtcars["cyl"], by=list(vs), FUN=mean, na.rm=TRUE) 
> aggdata 
    Group.1  cyl 
1  0 7.444444 
2  1 4.571429 
> str(aggdata) 
'data.frame': 2 obs. of 2 variables: 
$ Group.1: num 0 1 
$ cyl : num 7.44 4.57 
> 
# Two functions 
> aggdata <-aggregate(mtcars["cyl"], by=list(cyl), FUN=function(x) c(length(x),mean(x))) 
> aggdata 
    Group.1 cyl.1 cyl.2 
1  4 11  4 
2  6  7  6 
3  8 14  8 
> str(aggdata) 
'data.frame': 3 obs. of 2 variables: 
$ Group.1: num 4 6 8 
$ cyl : num [1:3, 1:2] 11 7 14 4 6 8 
> aggdata$cyl 
    [,1] [,2] 
[1,] 11 4 
[2,] 7 6 
[3,] 14 8 

Answer 1

敷在do.call(data.frame, ...)：

aggdata <-aggregate(mtcars["cyl"], by=list(mtcars$cyl), 
        FUN=function(x) c(length(x),mean(x))) 
do.call(data.frame, aggdata) 
# Group.1 cyl.1 cyl.2 
# 1  4 11  4 
# 2  6  7  6 
# 3  8 14  8 
str(do.call(data.frame, aggdata)) 
# 'data.frame': 3 obs. of 3 variables: 
# $ Group.1: num 4 6 8 
# $ cyl.1 : num 11 7 14 
# $ cyl.2 : num 4 6 8 

---

搜索一点点后，我才发现the source of my answer。还有一些类似的问题，但这是我学习do.call(data.frame, ...)的方法。

（来考虑该怎么寻找后@詹姆斯添加了相同的答案，因为我没有和他删除了....）

Answer 2

这里有不同的想法 - 切换到data.table代替：

library(data.table) 
dt = data.table(mtcars) 

dt[, list(.N, mean(cyl)), by = cyl] 
# cyl N V2 
#1: 6 7 6 
#2: 4 11 4 
#3: 8 14 8 
# note, data.table is smart enough not to copy cyl needlessly 
# when you're grouping by it, so if you attempt to get length(cyl), you'll get 1 
# since cyl is just a number in each 'by' group 

str(dt[, list(.N, mean(cyl)), by = cyl]) 
#Classes ‘data.table’ and 'data.frame': 3 obs. of 3 variables: 
# $ cyl: num 6 4 8 
# $ N : int 7 11 14 
# $ V2 : num 6 4 8 
# - attr(*, ".internal.selfref")=<externalptr>