R 分组因子、数据框和tapply的问题

一般来说，我对R和stats都很陌生，在让tapply（）工作时遇到了麻烦。我有一个包含15列和数千行的数据框。我使用类似于

y10的东西制作了一组逻辑向量，这里可以使用（x
tapply
，您只需将
组
向量添加到您的
数据中。frame
，然后使用
tapply
，如下所示：

# Generating a 'group' vector with variability in its values 
# and merging it to the existing data.frame (FOO)
set.seed(1)
FOO$group <- as.factor(sample( 1:8, nrow(FOO), replace=TRUE)) 

# Using tapply
tapply(FOO[,-16], FOO[,16], sample, size=20, replace=TRUE)

#生成值可变的“组”向量
#并将其合并到现有的data.frame（FOO）
种子（1）
FOO$group
tapply
可在此处使用，您只需将
group
向量添加到
数据中。frame
，然后使用
tapply
，如下所示：

# Generating a 'group' vector with variability in its values 
# and merging it to the existing data.frame (FOO)
set.seed(1)
FOO$group <- as.factor(sample( 1:8, nrow(FOO), replace=TRUE)) 

# Using tapply
tapply(FOO[,-16], FOO[,16], sample, size=20, replace=TRUE)

#生成值可变的“组”向量
#并将其合并到现有的data.frame（FOO）
种子（1）
FOO$group如果您提供了一些示例数据，这个问题将更容易回答。使用
dput（head（yourdata，15））
或类似的方法可能会有所帮助。您可能希望使用
nrow（dataframe）
，它给出行数，而不是
长度（dataframe）
，它给出了用于比较的列数。谢谢，我刚刚尝试过，它返回了正确的行数（即数据框中的行数与分组因子中的行数相同）。您已经提供了输入数据，好吧。但是我们没有
组
。您的帖子还不能完全复制。另外，您寻求的最终输出是什么？这些元素会更快得到您的答案。@FalseAzure您之所以会得到错误，是因为您向
tapply
提供了
数据.frame
而不是
向量
函数。仔细阅读您必须找到的帮助文件：
X一个原子对象，通常是一个向量。
也许
aggregate
更适合这种情况。如果您提供一些示例数据，这个问题将更容易回答。使用
dput（head（yourdata，15））
或某种程度上的东西可能会有帮助。您可能希望使用给出行数的
nrow（dataframe）
，而不是给出列数的
length（dataframe）
，来进行比较。谢谢，我刚刚尝试过，它返回了正确的行数（即数据框中的行数与分组因子中的行数相同）。您已经提供了输入数据，好吧。但是我们没有
组
。您的帖子还不能完全复制。另外，您寻求的最终输出是什么？这些元素会更快得到您的答案。@FalseAzure您之所以会得到错误，是因为您向
tapply
提供了
数据.frame
而不是
向量
函数。仔细阅读您必须找到的帮助文件：
X原子对象，通常是向量。
也许
aggregate
更适合这种情况。谢谢！出于某种原因，我仍然会遇到相同的错误，但我应该能够找到它。谢谢！出于某种原因，我仍然会遇到相同的错误，但我应该能够去弄清楚。
structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L), .Label = c("1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8"), class = "factor")

# Generating a 'group' vector with variability in its values 
# and merging it to the existing data.frame (FOO)
set.seed(1)
FOO$group <- as.factor(sample( 1:8, nrow(FOO), replace=TRUE)) 

# Using tapply
tapply(FOO[,-16], FOO[,16], sample, size=20, replace=TRUE)