嵌套聚合适用于通过 R 中的多个变量聚合多列

Nesting aggregate within apply to aggregate multiple columns by multiple variables in R

我有一个包含分数集和分组变量集的数据框,例如:

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

我想运行一个聚合,目前我在做:

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)))

我希望只有一行代码,这样我就可以同时通过多个因素汇总多个变量。请注意,我并不是要通过 g1-3 的组合来获取 s1-3 的摘要(根据答案 here)。我已经查看了 doBy 包中的 summaryBy,但它似乎再次结合了每个因素,而不仅仅是一个整体,这不是我想要的(虽然有用!)。我一直在玩变体:

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)))

但我收到错误:“'by' 必须是一个列表”。我想我可以弄清楚如何使用 loop 来做到这一点,而且我知道使用 ddplyreshape 的各种版本你可以获得聚合,但这是最直观的方式(至少对我而言)似乎是 applyaggregate - 我错过了什么?

让我们将问题中的匿名函数命名为如下。然后末尾的Map语句按每个分组变量分别将aggregate应用到df[1:3]

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])

给予:

$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

注意: 这可以通过使用 gsubfn package 中的 fn$ 稍微缩短。它允许我们使用公式符号在以 Map 开头的代码行中指定匿名函数,如下所示:

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