R 聚合/汇总每组的多个变量（例如总和、平均值）

从数据帧中，是否有一种简单的方法可以同时聚合多个变量（

sum

，

mean

，

max

et c）

以下是一些示例数据：

library(lubridate)
days = 365*2
date = seq(as.Date("2000-01-01"), length = days, by = "day")
year = year(date)
month = month(date)
x1 = cumsum(rnorm(days, 0.05)) 
x2 = cumsum(rnorm(days, 0.05))
df1 = data.frame(date, year, month, x1, x2)

我想同时将

df2

数据帧中的

x1

和

x2

变量按年份和月份进行聚合。以下代码汇总了

x1

变量，但是否也可以同时汇总

x2

变量

### aggregate variables by year month
df2=aggregate(x1 ~ year+month, data=df1, sum, na.rm=TRUE)
head(df2)

---

如果您有任何建议，我们将不胜感激。

是的，在您的

公式中，您可以
cbind
将要聚合的数值变量：

aggregate(cbind(x1, x2) ~ year + month, data = df1, sum, na.rm = TRUE)
   year month         x1          x2
1  2000     1   7.862002   -7.469298
2  2001     1 276.758209  474.384252
3  2000     2  13.122369 -128.122613
...
23 2000    12  63.436507  449.794454
24 2001    12 999.472226  922.726589


请参阅
？聚合
，
公式
参数和示例。
此
年（）函数来自何处

您也可以使用
reformae2
包执行此任务：

require(reshape2)
df_melt <- melt(df1, id = c("date", "year", "month"))
dcast(df_melt, year + month ~ variable, sum)
#  year month         x1           x2
1  2000     1  -80.83405 -224.9540159
2  2000     2 -223.76331 -288.2418017
3  2000     3 -188.83930 -481.5601913
4  2000     4 -197.47797 -473.7137420
5  2000     5 -259.07928 -372.4563522

require（重塑2）
df_melt使用
data.table
包，速度快（适用于较大的数据集）


库（data.table）
df2使用
dplyr
包，您可以使用
summary_all
、
summary_at
或
summary_if
函数同时聚合多个变量。对于示例数据集，可以按如下方式执行此操作：

library(dplyr)
# summarising all non-grouping variables
df2 <- df1 %>% group_by(year, month) %>% summarise_all(sum)

# summarising a specific set of non-grouping variables
df2 <- df1 %>% group_by(year, month) %>% summarise_at(vars(x1, x2), sum)
df2 <- df1 %>% group_by(year, month) %>% summarise_at(vars(-date), sum)

# summarising a specific set of non-grouping variables using select_helpers
# see ?select_helpers for more options
df2 <- df1 %>% group_by(year, month) %>% summarise_at(vars(starts_with('x')), sum)
df2 <- df1 %>% group_by(year, month) %>% summarise_at(vars(matches('.*[0-9]')), sum)

# summarising a specific set of non-grouping variables based on condition (class)
df2 <- df1 %>% group_by(year, month) %>% summarise_if(is.numeric, sum)

这将给你同样的结果。
晚会迟到了，但最近发现了另一种获取汇总统计数据的方法

图书馆（心理学）
描述（数据）

将输出：
每个变量的平均值、最小值、最大值、标准偏差、n、标准误差、峰度、偏度、中值和范围
 有趣的是，这里没有显示base R
aggregate
的
data.frame
方法，使用了公式接口，因此为了完整性：

aggregate(
  x = df1[c("x1", "x2")],
  by = df1[c("year", "month")],
  FUN = sum, na.rm = TRUE
)

更通用地使用聚合的data.frame方法：

因为我们提供


data.frame
as
x
和
list
（
data.frame
也是一个
list
）作为
by
，如果我们需要以动态方式使用它，这是非常有用的，例如，使用其他列进行聚合和聚合非常简单
还具有定制的聚合功能

例如：

colsToAggregate <- c("x1")
aggregateBy <- c("year", "month")
dummyaggfun <- function(v, na.rm = TRUE) {
  c(sum = sum(v, na.rm = na.rm), mean = mean(v, na.rm = na.rm))
}

aggregate(df1[colsToAggregate], by = df1[aggregateBy], FUN = dummyaggfun)

colsToAggregate使用
dplyr
version>=
1.0.0
，我们还可以使用
summary
在跨

library(dplyr)
df1 %>% 
    group_by(year, month) %>%
    summarise(across(starts_with('x'), sum))
# A tibble: 24 x 4
# Groups:   year [2]
#    year month     x1     x2
#   <dbl> <dbl>  <dbl>  <dbl>
# 1  2000     1   11.7  52.9 
# 2  2000     2  -74.1 126.  
# 3  2000     3 -132.  149.  
# 4  2000     4 -130.    4.12
# 5  2000     5  -91.6 -55.9 
# 6  2000     6  179.   73.7 
# 7  2000     7   95.0 409.  
# 8  2000     8  255.  283.  
# 9  2000     9  489.  331.  
#10  2000    10  719.  305.  
# … with 14 more rows

库（dplyr）
df1%>%
分组单位（年、月）%>%
总结（跨越（以（'x'）开头，总和））
#A tibble:24 x 4
#组别：年份[2]
#年份月份x1 x2
#        
# 1  2000     1   11.7  52.9 
# 2  2000     2  -74.1 126.  
# 3  2000     3 -132.  149
# 4  2000     4 -130.    4.12
# 5  2000     5  -91.6 -55.9 
# 6  2000     6  179.   73.7
# 7  2000     7   95.0 409.  
# 8  2000     8  255.  283
# 9  2000     9  489.  331
#10  2000    10  719.  305
#…还有14行
要获得更灵活、更快的数据聚合方法，请查看CRAN上提供的collapse R包中的
collap
功能：

library(collapse)
# Simple aggregation with one function
head(collap(df1, x1 + x2 ~ year + month, fmean))

  year month        x1        x2
1 2000     1 -1.217984  4.008534
2 2000     2 -1.117777 11.460301
3 2000     3  5.552706  8.621904
4 2000     4  4.238889 22.382953
5 2000     5  3.124566 39.982799
6 2000     6 -1.415203 48.252283

# Customized: Aggregate columns with different functions
head(collap(df1, x1 + x2 ~ year + month, 
      custom = list(fmean = c("x1", "x2"), fmedian = "x2")))

  year month  fmean.x1  fmean.x2 fmedian.x2
1 2000     1 -1.217984  4.008534   3.266968
2 2000     2 -1.117777 11.460301  11.563387
3 2000     3  5.552706  8.621904   8.506329
4 2000     4  4.238889 22.382953  20.796205
5 2000     5  3.124566 39.982799  39.919145
6 2000     6 -1.415203 48.252283  48.653926

# You can also apply multiple functions to all columns
head(collap(df1, x1 + x2 ~ year + month, list(fmean, fmin, fmax)))

  year month  fmean.x1    fmin.x1  fmax.x1  fmean.x2   fmin.x2  fmax.x2
1 2000     1 -1.217984 -4.2460775 1.245649  4.008534 -1.720181 10.47825
2 2000     2 -1.117777 -5.0081858 3.330872 11.460301  9.111287 13.86184
3 2000     3  5.552706  0.1193369 9.464760  8.621904  6.807443 11.54485
4 2000     4  4.238889  0.8723805 8.627637 22.382953 11.515753 31.66365
5 2000     5  3.124566 -1.5985090 7.341478 39.982799 31.957653 46.13732
6 2000     6 -1.415203 -4.6072295 2.655084 48.252283 42.809211 52.31309

# When you do that, you can also return the data in a long format
head(collap(df1, x1 + x2 ~ year + month, list(fmean, fmin, fmax), return = "long"))

  Function year month        x1        x2
1    fmean 2000     1 -1.217984  4.008534
2    fmean 2000     2 -1.117777 11.460301
3    fmean 2000     3  5.552706  8.621904
4    fmean 2000     4  4.238889 22.382953
5    fmean 2000     5  3.124566 39.982799
6    fmean 2000     6 -1.415203 48.252283


注：可以使用如<代码>平均值、最大值等基函数，使用<代码> CopAp/COD>，但 FMeNE、FMAX < /C>等是基于C++的分组函数，在崩溃包中提供的速度明显快。（即，在提供更大灵活性的同时，大型数据聚合的性能与data.table相同，并且这些快速分组功能也可以在不使用
collap
的情况下使用）

注2:
collap
还支持灵活的多类型数据聚合，当然可以使用
custom
参数进行聚合，但也可以半自动地将函数应用于数字列和非数字列：

# wlddev is a data set of World Bank Indicators provided in the collapse package
head(wlddev)

      country iso3c       date year decade     region     income  OECD PCGDP LIFEEX GINI       ODA
1 Afghanistan   AFG 1961-01-01 1960   1960 South Asia Low income FALSE    NA 32.292   NA 114440000
2 Afghanistan   AFG 1962-01-01 1961   1960 South Asia Low income FALSE    NA 32.742   NA 233350000
3 Afghanistan   AFG 1963-01-01 1962   1960 South Asia Low income FALSE    NA 33.185   NA 114880000
4 Afghanistan   AFG 1964-01-01 1963   1960 South Asia Low income FALSE    NA 33.624   NA 236450000
5 Afghanistan   AFG 1965-01-01 1964   1960 South Asia Low income FALSE    NA 34.060   NA 302480000
6 Afghanistan   AFG 1966-01-01 1965   1960 South Asia Low income FALSE    NA 34.495   NA 370250000

# This aggregates the data, applying the mean to numeric and the statistical mode to categorical columns
head(collap(wlddev, ~ iso3c + decade, FUN = fmean, catFUN = fmode))

  country iso3c       date   year decade                     region      income  OECD    PCGDP   LIFEEX GINI      ODA
1   Aruba   ABW 1961-01-01 1962.5   1960 Latin America & Caribbean  High income FALSE       NA 66.58583   NA       NA
2   Aruba   ABW 1967-01-01 1970.0   1970 Latin America & Caribbean  High income FALSE       NA 69.14178   NA       NA
3   Aruba   ABW 1976-01-01 1980.0   1980 Latin America & Caribbean  High income FALSE       NA 72.17600   NA 33630000
4   Aruba   ABW 1987-01-01 1990.0   1990 Latin America & Caribbean  High income FALSE 23677.09 73.45356   NA 41563333
5   Aruba   ABW 1996-01-01 2000.0   2000 Latin America & Caribbean  High income FALSE 26766.93 73.85773   NA 19857000
6   Aruba   ABW 2007-01-01 2010.0   2010 Latin America & Caribbean  High income FALSE 25238.80 75.01078   NA       NA

# Note that by default (argument keep.col.order = TRUE) the column order is also preserved

cbind是否可以使用动态变量？值得注意的是，当cbind中的任何变量具有NA时，cbind中每个变量的行都将被删除。这不是我所期望的行为。如果我想使用所有剩余变量（除年、月外），而不是x1和x2，该怎么办@ClockSlave，那么你只需要在LHS上使用
。
聚合（.~year+month，df1，sum，na.rm=TRUE）
。在这个例子中，对于“date”来说，
sum
没有意义……如果我不想要两个变量而是两个函数呢？。例如mean和sd。
重铸
函数（同样来自
reformae2
）将
melt
和
dcast
功能一次集成到如下任务中：
recast（df1，year+month~变量，sum，id.var=c（“date”，“year”，“month”）
为什么不对数据执行此操作。表选项：
dt[，（x1.sum=sum（x1），x2.sum=sum=sum（x2），by=c（year，month）
？问题是关于按组进行聚合，但是
描述
不按组进行任何操作…
描述。按（列，组=分组列）
将对值进行分组，然后将其放在答案中！不要将其隐藏在注释中！现在在CRAN:）上-但是，使用Cross-（我可以在我的数据上确认），这里是一个相关的线程。首先，这是一个被严重低估的答案，谢谢。其次，你认为有可能生成一个
聚合
函数来计算一组给定变量的
平均值
，以及另一组变量的
总和
？我真的很好奇，它可以为我节省很多时间再次输入。
aggregate(
  x = df1[c("x1", "x2")],
  by = df1[c("year", "month")],
  FUN = sum, na.rm = TRUE
)

colsToAggregate <- c("x1")
aggregateBy <- c("year", "month")
dummyaggfun <- function(v, na.rm = TRUE) {
  c(sum = sum(v, na.rm = na.rm), mean = mean(v, na.rm = na.rm))
}

aggregate(df1[colsToAggregate], by = df1[aggregateBy], FUN = dummyaggfun)

library(dplyr)
df1 %>% 
    group_by(year, month) %>%
    summarise(across(starts_with('x'), sum))
# A tibble: 24 x 4
# Groups:   year [2]
#    year month     x1     x2
#   <dbl> <dbl>  <dbl>  <dbl>
# 1  2000     1   11.7  52.9 
# 2  2000     2  -74.1 126.  
# 3  2000     3 -132.  149.  
# 4  2000     4 -130.    4.12
# 5  2000     5  -91.6 -55.9 
# 6  2000     6  179.   73.7 
# 7  2000     7   95.0 409.  
# 8  2000     8  255.  283.  
# 9  2000     9  489.  331.  
#10  2000    10  719.  305.  
# … with 14 more rows

library(collapse)
# Simple aggregation with one function
head(collap(df1, x1 + x2 ~ year + month, fmean))

  year month        x1        x2
1 2000     1 -1.217984  4.008534
2 2000     2 -1.117777 11.460301
3 2000     3  5.552706  8.621904
4 2000     4  4.238889 22.382953
5 2000     5  3.124566 39.982799
6 2000     6 -1.415203 48.252283

# Customized: Aggregate columns with different functions
head(collap(df1, x1 + x2 ~ year + month, 
      custom = list(fmean = c("x1", "x2"), fmedian = "x2")))

  year month  fmean.x1  fmean.x2 fmedian.x2
1 2000     1 -1.217984  4.008534   3.266968
2 2000     2 -1.117777 11.460301  11.563387
3 2000     3  5.552706  8.621904   8.506329
4 2000     4  4.238889 22.382953  20.796205
5 2000     5  3.124566 39.982799  39.919145
6 2000     6 -1.415203 48.252283  48.653926

# You can also apply multiple functions to all columns
head(collap(df1, x1 + x2 ~ year + month, list(fmean, fmin, fmax)))

  year month  fmean.x1    fmin.x1  fmax.x1  fmean.x2   fmin.x2  fmax.x2
1 2000     1 -1.217984 -4.2460775 1.245649  4.008534 -1.720181 10.47825
2 2000     2 -1.117777 -5.0081858 3.330872 11.460301  9.111287 13.86184
3 2000     3  5.552706  0.1193369 9.464760  8.621904  6.807443 11.54485
4 2000     4  4.238889  0.8723805 8.627637 22.382953 11.515753 31.66365
5 2000     5  3.124566 -1.5985090 7.341478 39.982799 31.957653 46.13732
6 2000     6 -1.415203 -4.6072295 2.655084 48.252283 42.809211 52.31309

# When you do that, you can also return the data in a long format
head(collap(df1, x1 + x2 ~ year + month, list(fmean, fmin, fmax), return = "long"))

  Function year month        x1        x2
1    fmean 2000     1 -1.217984  4.008534
2    fmean 2000     2 -1.117777 11.460301
3    fmean 2000     3  5.552706  8.621904
4    fmean 2000     4  4.238889 22.382953
5    fmean 2000     5  3.124566 39.982799
6    fmean 2000     6 -1.415203 48.252283


# wlddev is a data set of World Bank Indicators provided in the collapse package
head(wlddev)

      country iso3c       date year decade     region     income  OECD PCGDP LIFEEX GINI       ODA
1 Afghanistan   AFG 1961-01-01 1960   1960 South Asia Low income FALSE    NA 32.292   NA 114440000
2 Afghanistan   AFG 1962-01-01 1961   1960 South Asia Low income FALSE    NA 32.742   NA 233350000
3 Afghanistan   AFG 1963-01-01 1962   1960 South Asia Low income FALSE    NA 33.185   NA 114880000
4 Afghanistan   AFG 1964-01-01 1963   1960 South Asia Low income FALSE    NA 33.624   NA 236450000
5 Afghanistan   AFG 1965-01-01 1964   1960 South Asia Low income FALSE    NA 34.060   NA 302480000
6 Afghanistan   AFG 1966-01-01 1965   1960 South Asia Low income FALSE    NA 34.495   NA 370250000

# This aggregates the data, applying the mean to numeric and the statistical mode to categorical columns
head(collap(wlddev, ~ iso3c + decade, FUN = fmean, catFUN = fmode))

  country iso3c       date   year decade                     region      income  OECD    PCGDP   LIFEEX GINI      ODA
1   Aruba   ABW 1961-01-01 1962.5   1960 Latin America & Caribbean  High income FALSE       NA 66.58583   NA       NA
2   Aruba   ABW 1967-01-01 1970.0   1970 Latin America & Caribbean  High income FALSE       NA 69.14178   NA       NA
3   Aruba   ABW 1976-01-01 1980.0   1980 Latin America & Caribbean  High income FALSE       NA 72.17600   NA 33630000
4   Aruba   ABW 1987-01-01 1990.0   1990 Latin America & Caribbean  High income FALSE 23677.09 73.45356   NA 41563333
5   Aruba   ABW 1996-01-01 2000.0   2000 Latin America & Caribbean  High income FALSE 26766.93 73.85773   NA 19857000
6   Aruba   ABW 2007-01-01 2010.0   2010 Latin America & Caribbean  High income FALSE 25238.80 75.01078   NA       NA

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