R 聚合-在用户定义函数中使用多个变量
我正在处理一个大型数据集,并使用aggregate()函数进行一些计算 这一次,我需要按两个不同的列进行分组,对于我的计算,我需要一个用户定义的函数,它也使用data.frame的两列。这就是我被困的地方 下面是一个示例数据集:R 聚合-在用户定义函数中使用多个变量,r,aggregate,user-defined-functions,two-columns,R,Aggregate,User Defined Functions,Two Columns,我正在处理一个大型数据集,并使用aggregate()函数进行一些计算 这一次,我需要按两个不同的列进行分组,对于我的计算,我需要一个用户定义的函数,它也使用data.frame的两列。这就是我被困的地方 下面是一个示例数据集: dat <- data.frame(Kat = c("a","b","c","a","c","b","a","c"), Sex = c("M","F","F","F","M","M","F","M"), Val1 = c(1,2,3,4,5,6,7,8
dat <- data.frame(Kat = c("a","b","c","a","c","b","a","c"),
Sex = c("M","F","F","F","M","M","F","M"),
Val1 = c(1,2,3,4,5,6,7,8)*10,
Val2 = c(2,6,3,3,1,4,7,4))
> dat
Kat Sex Val1 Val2
a M 10 2
b F 20 6
c F 30 3
a F 40 3
c M 50 1
b M 60 4
a F 70 7
c M 80 4
我试过这个:
aggregate((dat$Val1),
by = list(dat$Kat, dat$Sex),
function(x, y = dat$Val2){sum(x*y)})
输出:
Group.1 Group.2 x
a F 1710
b F 600
c F 900
a M 300
b M 1800
c M 2010
但我的预期产出是:
Group.1 Group.2 x
a F 610
b F 120
c F 90
a M 20
b M 240
c M 370
使用aggregate()有什么方法可以做到这一点吗
提前谢谢你 正如@jogo所建议的:
aggregate(Val1 * Val2 ~ Kat + Sex, FUN = sum, data = dat)
或者以tidyverse
风格
library(dplyr)
dat %>%
group_by(Kat, Sex) %>%
summarize(sum(Val1 * Val2))
或使用数据。表格
library(data.table)
setDT(dat)
dat[ , sum(Val1 * Val2), by = list(Kat, Sex)]
正如@jogo建议的那样:
aggregate(Val1 * Val2 ~ Kat + Sex, FUN = sum, data = dat)
或者以tidyverse
风格
library(dplyr)
dat %>%
group_by(Kat, Sex) %>%
summarize(sum(Val1 * Val2))
或使用数据。表格
library(data.table)
setDT(dat)
dat[ , sum(Val1 * Val2), by = list(Kat, Sex)]
aggregate(Val1*Val2~Kat+Sex,data=dat,FUN=sum)
aggregate(Val1*Val2~Kat+Sex,data=dat,FUN=sum)