R 我如何通过一些变量来折叠一个数据帧，在其他变量之间取平均值

我需要通过一些变量来总结数据框架，忽略其他变量。这有时被称为崩溃。例如，如果我有这样一个数据帧：

Widget Type Energy  
egg 1 20  
egg 2 30  
jap 3 50  
jap 1 60

然后通过Widget进行折叠，并使用因变量Energy~Widget的能量，将产生

Widget Energy  
egg  25  
jap  55  

---

在Excel中，最接近的功能可能是“Pivot tables”，我已经在python（）中解决了如何实现它，下面是一个使用doBy library做一些非常相关的事情（）的示例，但是有没有一种简单的方法来实现上面的功能？更好的是，ggplot2库中是否内置了任何东西来创建跨某些变量折叠的绘图？

使用

聚合
来汇总一个因子：

> df<-read.table(textConnection('
+ egg 1 20
+ egg 2 30
+ jap 3 50
+ jap 1 60'))
> aggregate(df$V3,list(df$V1),mean)
  Group.1  x
1     egg 25
2     jap 55

对于那些熟悉SQL的人来说，操纵数据帧的另一种方法是sqldf包中的sqldf命令

library(sqldf)
sqldf("SELECT Widget, avg(Energy) FROM yourDataFrame GROUP BY Widget")

@Jyotirmoy提到，这可以通过
plyr
库来完成。下面是它的样子：

DF <- read.table(text=
"Widget Type Energy  
egg 1 20  
egg 2 30  
jap 3 50  
jap 1 60", header=TRUE)

library("plyr")
ddply(DF, .(Widget), summarise, Energy=mean(Energy))

by
有时也会派上用场。例如使用
plyr
包中的
ddply
看看这个相关的问题：我想看看plyr的通用SAC联合框架（什么是pivot表），这是一个非常好的资源谢谢！我花了一段时间才弄明白ggplot2的统计数据。这就是我想要的，我想：ggplot（data=df，aes（x=Widget，y=Energy））+stat_summary（fun.y=mean，ymin=10，ymax=60）你真的想要长线吗？否则，
stat\u summary（fun.y=mean，geom='point'）
只生成点。
DF <- read.table(text=
"Widget Type Energy  
egg 1 20  
egg 2 30  
jap 3 50  
jap 1 60", header=TRUE)

library("plyr")
ddply(DF, .(Widget), summarise, Energy=mean(Energy))

> ddply(DF, .(Widget), summarise, Energy=mean(Energy))
  Widget Energy
1    egg     25
2    jap     55