R 如何自动查找多个类别的变异系数？

在我的数据中，每个空间单元有1000个度量值，我想绘制每个空间单元的变异系数。我知道如何计算整个数据集的变异系数，但如何：

1）创建一个函数，该函数将获取所有类别名称（列中的唯一值）。

2）仅对每个类别中的数据应用CV函数

3）输出结果，以便将其绘制为x=类别和y=CV

Iris数据集可以用作示例。假设我想知道每个物种花瓣长度的变异系数。简历本身很简单，但我对它的其余部分感到茫然

data(iris)
CV<-function(mean,sd){
  (sd/mean)*100
}
IrisCV<-CV(mean=mean(iris$Petal.Length), sd=sd(iris$Petal.Length))
IrisCV

数据（iris）
CV首先，您应该将函数更改为：

CV <- function(x){
        (sd(x)/mean(x))*100
}

太好了，谢谢。只是为了确保我理解：对函数的编辑是为了减少文本，对吗？不一定是因为我的原始代码中存在固有的语法问题？您的初始函数工作正常，但它效率低下，因为它不能准确计算
CV
，只需将两个输入相互除以
*100
。其次，两个输入都是从同一个向量计算的，因此最好简化整个操作并将其移动到函数中。您可以轻松地
aggregate（）
。
aggregate(Petal.Length ~ Species, 
          data = iris,
          FUN = CV)
#     Species Petal.Length
#1     setosa    11.878522
#2 versicolor    11.030774
#3  virginica     9.940466