R 使用聚合对数据帧中的每列应用多个函数

当我需要按顺序将多个函数应用于多列并按多列进行聚合，并希望将结果绑定到数据框中时，我通常按以下方式使用

aggregate（）

：

# bogus functions
foo1 <- function(x){mean(x)*var(x)}
foo2 <- function(x){mean(x)/var(x)}

# for illustration purposes only
npk$block <- as.numeric(npk$block) 

subdf <- aggregate(npk[,c("yield", "block")],
                   by = list(N = npk$N, P = npk$P),
                   FUN = function(x){c(col1 = foo1(x), col2 = foo2(x))})

#伪函数
foo1正如@akrun所建议的那样，
dplyr
的每个
摘要都非常适合这项任务

library(dplyr)
npk %>% 
  group_by(N, P) %>%
  summarise_each(funs(foo1, foo2), yield, block)

# Source: local data frame [4 x 6]
# Groups: N
# 
#   N P yield_foo2 block_foo2 yield_foo1 block_foo1
# 1 0 0   2.432390          1   1099.583      12.25
# 2 0 1   1.245831          1   2205.361      12.25
# 3 1 0   1.399998          1   2504.727      12.25
# 4 1 1   2.172399          1   1451.309      12.25

你可以用

df=data.frame(as.list(aggregate(...

请注意，在
subdf
中，我还将有一个数据帧。但它将是一个数据帧，在某些列中包含矩阵，这是我非常希望避免的！使用
data.table
（这是该软件包如此流行的几个原因之一），这项任务非常简单。我不认为你能在BaseR中比你展示的方式更容易达到你想要的结果。@lord.garbage我想你不需要
cbind
，
do.call（data.frame，subdf）
就足够了。另一种选择是使用
dplyr
@akrun，干杯。我将相应地修改这个问题。因为如果有一个更简单的基本
R
解决方案的问题似乎是“否”，我将接受你的回答。
df=data.frame(as.list(aggregate(...