按R分组，D加权平均

我试图在R中做一个“GROUPBY”风格的加权平均值。使用一些基本平均值，下面的代码（使用Hadley的plyr包）运行良好

ddply(mydf,.(period),mean)

如果我对weighted.mean使用相同的方法，我会得到以下错误“'x'和'w'必须具有相同的长度”，我不理解这一点，因为weighted.mean部分在ddply之外工作

weighted.mean(mydf$mycol,mydf$myweight) # works just fine
ddply(mydf,.(period),weighted.mean,mydf$mycol,mydf$myweight) # returns the erros described above
ddply(mydf,.(period),weighted.mean(mydf$mycol,mydf$myweight)) # different code same story

我想编写一个自定义函数，而不是使用weighted.mean，然后将其传递给ddply，甚至用subset从头开始编写新的函数。在我的情况下，这将是太多的工作希望，但应该有一个更聪明的解决方案与什么已经存在

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thx的任何建议提前

使用匿名函数：

> ddply(iris,"Species",function(X) data.frame(wmn=weighted.mean(X$Sepal.Length,
+                                                               X$Petal.Length),
+                                             mn=mean(X$Sepal.Length)))
     Species      wmn    mn
1     setosa 5.016963 5.006
2 versicolor 5.978075 5.936
3  virginica 6.641535 6.588
> 

计算萼片长度的加权平均值（按花瓣长度加权）和未加权平均值，并返回两者。

使用摘要（或摘要）：

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这很好。到目前为止，与匿名函数没有太多关系。看起来真的值得一看。我还没有完全理解语法/想法，但我会研究一下，谢谢你的帮助！因为没有“{}”，所以需要在一行中打印所有内容吗？我从哪里可以了解到匿名函数的一些信息？好吧，所有这些

*应用
，
通过
。。。函数使用匿名函数，因此您应该可以找到大量示例。将多个命令分组后，需要使用大括号。最后，您不必使用匿名函数——您也可以定义自己的函数——但使用它们可以节省键入时间：）那么
lappy（split（iris，species），weighted.mean）
或类似的smth呢？当我尝试此表单时，我在is.list（by）中得到
错误：'by'丢失了
。调试器输出是不可穿透的。这个错误从哪里来的线索？有人想试试我的数据和
ddply（）
call吗？我在类似的代码中也遇到了这个错误。该错误仅在RStudio中发生。这是因为
Hmisc:：summary
高于
search（）
列表中的
plyr:：ddply
。通过将
summary
替换为
summary
：它可以工作，并且不会与
Hmisc
产生冲突。欢迎来到地狱！或者明确使用
plyr:：summary
ddply(iris, "Species", summarise, 
  wmn = weighted.mean(Sepal.Length, Petal.Length),
  mn = mean(Sepal.Length))