R 带有“value'；列和`事件数'；柱

我有一张桌子，看起来像

value(0 < v< 1),  # of events
---------------   -----------
0.1,              1000
0.5,              20000
0.7,              3000000
0.1,              400000000
0.5,              50000000000
0.9,              6000000000000
...,              ...

当我尝试将某些函数（例如

plot（）

）应用于此表时，R不标识具有相同值的行，而是单独处理它们。如果我们有下表，用这种表做统计的好方法是什么

value,  # of events
0.1,    400001000
0.5,    ...

---

作为第一步，下面介绍如何将第一个表转换为第二个表

构造数据：

dd <- setNames(as.data.frame(matrix(c(0.1,1000,
                                      0.5,20000,
                                      0.7,3000000,
                                      0.1,400000000,
                                      0.5,50000000000,
                                      0.9,6000000000000),
                                    ncol=2,byrow=TRUE)),
                             c("value","count"))

然后使用

melt

将数据转换为（可能）更有用的格式：

library(reshape2)
(dd3 <- melt(dd2,varnames="value",value.name="count"))
##   value        count
## 1   0.1 4.000010e+08
## 2   0.5 5.000002e+10
## 3   0.7 3.000000e+06
## 4   0.9 6.000000e+12

library（重塑2）
（dd3您的问题有点不清楚，但我认为您只想通过每个唯一值对事件进行求和？如果是这样的话，这个问题和相关问题有很多答案。以下是一种方法：

#fake data
set.seed(1)
x <- data.frame(value = 1:3, events = sample(1:10, 9, TRUE))

#Option 1

 aggregate(events ~ ., data = x, FUN = "sum")
  value events
1     1     23
2     2     14
3     3     22

#Option 2
> tapply(x$events, x$value, FUN = "sum")
 1  2  3 
23 14 22 

#Option 3
> library(plyr)
> ddply(x, "value", summarize, sum = sum(events))
  value sum
1     1  23
2     2  14
3     3  22

#Option 4
> library(data.table)
> x <- data.table(x)
> x[, sum(events), by = value]
     value V1
[1,]     1 23
[2,]     2 14
[3,]     3 22

#伪造数据
种子（1）
x tapply（x$events，x$value，FUN=“sum”）
1  2  3 
23 14 22 
#选择3
>图书馆（plyr）
>ddply（x，“值”，总结，总结=总结（事件））
价值总和
1     1  23
2     2  14
3     3  22
#选择4
>库（数据表）
>x x[，总和（事件），由=值]
值V1
[1,]     1 23
[2,]     2 14
[3,]     3 22

随着数据的增长，这些解决方案（和其他解决方案）的规模也会有所不同。如果您想要加权平均值，我给出了一个比较时间和方法的相当全面的答案：

 weighted.mean(dd$value, dd$count)
[1] 0.8966414

加权中值：（Hmisc中还有其他几个“加权”函数）

要打印，只需使用
barplot

 barplot(dd$count)  #perhaps with log="y"
 barplot(dd$count, log="y")

抱歉说得太模糊了。我想知道如何在这个表中应用基本函数，如均值或中位数，以了解如何处理R中的数据。正如您已经注意到的，我对R是新手，但我必须尽快了解这一点：-）使用各种选项的答案-这真的很有帮助。谢谢！
 weighted.mean(dd$value, dd$count)
[1] 0.8966414

 library(Hmisc)
 wtd.quantile(dd$value, dd$count, .5)
#50% 
#0.9 

 barplot(dd$count)  #perhaps with log="y"
 barplot(dd$count, log="y")