在 R 中组合不同的应用函数

Question

我真的很喜欢 R 中的应用系列，但我认为我仍然没有充分利用它。

with(mtcars, tapply(mpg, cyl, mean))

sapply(mtcars, mean)

例如，这两个函数非常好，但是我如何将它们组合起来以获得变量 cyl 的每个类别的每个变量的平均值？

我猜使用 dplyr 很容易：

mtcars %>%
    group_by(cyl) %>%
    summarise_all(mean)

对于dplyr来说似乎很容易。因此，也许另一个问题可能是，当 dplyr 使解决问题变得容易时，为什么甚至学习所有这些应用函数也是有用的？ :-)

Answer 1

如果您正在寻找基本的 R 解决方案，那么您可以使用 split 通过 cyl 分隔数据框，然后像以前一样使用 sapply：

S <- split( mtcars, mtcars$cyl )
lapply( S, function(x) sapply(x, mean) )

你的第二个问题主要是基于意见，所以我会给出我的：tidyverse 包，如 dplyr，建立在基础 R 功能之上，为通用提供方便和一致的界面数据操纵操作。出于这个原因，它通常是可取的，但在特定的开发环境中可能并不总是可用。在后一种情况下，了解如何回退到基础 R 功能会很有帮助。

Combine different apply functions in R