SAS proc在R中表示等效

我必须把一些人的SAS代码翻译成R，因为我的公司正在从SAS迁移，我想知道是否有一个可比的R函数来表示proc？作为参考，proc means products（或至少我需要它生成的内容）是观察数、平均值、最小值、最大值和标准偏差。同样重要的是，这可以通过分组和加权来完成。R中的summary函数生成这个输出，但我认为您不能这样做。我更喜欢使用base R的答案，但如果不存在，则可以使用包

例如：

df
   Temp V1  Weight
1  Hi    1  8 
2  Low   2  3 
3  Hi    3  9 
4  Low   4  9 

我需要按组生成V1的各种加权汇总统计数据（中位数、最小值、最大值、总和、平均值等），如下所示：

Group Min Max Mean Sum
Hi      1  3  2.06 35
Low     2  4  3.5  42
 

---

通常，基本R中的

aggregate

可以作为SAS的

proc means

的对应项。通常，此方法在单个数值列上运行单个简单函数（接受一个输入）。以下是该方法的公式版本：

aggregate(V1 ~ Temp, df, FUN=mean)

但是，

aggregate

可以扩展到多个列和多个函数：

agg_raw <- aggregate(cbind(V1, Weight) ~ Temp, df, 
                     FUN = function(x) c(count = length(x),
                              min = min(x), 
                              p = quantile(x, 2, probs = seq(0, 1, 0.25))[2],
                              median = median(x),
                              mean = mean(x),
                              p = quantile(x, 2, probs = seq(0, 1, 0.25))[4],
                              sum = sum(x))
                    )

agg_df <- do.call(data.frame, agg_raw)
agg_df
#   Temp V1.count V1.min V1.p.25. V1.median V1.mean V1.p.75. V1.sum Weight.count Weight.min Weight.p.25. Weight.median Weight.mean Weight.p.75. Weight.sum
# 1   Hi        2      1      1.5         2       2      2.5      4            2          8         8.25           8.5         8.5         8.75         17
# 2  Low        2      2      2.5         3       3      3.5      6            2          3         4.50           6.0         6.0         7.50         12

一旦有了这些列，就可以在

min

和

max

上进行聚合，以返回分组需求：

---

agg_df如果您包含一个简单的示例输入和所需的输出，可以用来测试和验证可能的解决方案，那么就更容易为您提供帮助。假设SAS函数不存在，只需准确地解释您想在R中做什么。作为一名R和SAS程序员，在我看来，没有一个很好的函数，尤其是当您需要不同级别的摘要时。PROC FREQ/MEANS是我在SAS中错过的最重要的事情。。我通常只使用tidyverse方法来建立自己的统计数据，因此更类似于使用PROC SQL而不是PROC MEANS。@astel，RStudio社区通常更有用-没有SAS社区论坛那么活跃，但您会在合理的时间范围内得到答案。已经编写了很多函数来汇总数据。如果你愿意去探索，你可能会找到一些你想要的东西。一些示例（包：：函数）：
base:：summary
，
RcmdrMisc:：numSummary
，
DecTools:：Desc
，
Hmisc:：description
，'pastecs:：stat.Desc'，和
psych:：descripe
。这并不是详尽无遗的，只是我发现有用的一些方法。