R语言怎么实现数据汇总

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行列求和、平均值和频度

rowSums, colSums,rowMeans, colMeans 可以简单理解为按行或列求和或求均值，table把数字或字符当成因子统计频度，都相当简单：

1. > a <- array(rep(1:3, each=3), dim=c(3,3))

2. > a

3. > rowSums(a)

4. [1] 6 6 6

5. > colSums(a)

6. [1] 3 6 9

7. > table(a)

对于多维数组，rowSums,colSums, rowMeans, colMeans的使用稍为复杂点。它们的参数为：

1. colSums (x, na.rm = FALSE, dims = 1)

2. rowSums (x, na.rm = FALSE, dims = 1)

3. colMeans(x, na.rm = FALSE, dims = 1)

4. rowMeans(x, na.rm = FALSE, dims = 1)

其中dims为整数，表示哪个或哪些维数被看做行或列，对于row统计函数，dims+1及以后的维度被看做行，对于col函数，dims及以前的维度（1:dims）被看做列：

1. > b <- array(rep(1:3, each=9), dim=c(3,3,3))

2. > b

3. > rowSums(b)

4. [1] 18 18 18

5. > rowSums(b,dims=1)

6. [1] 18 18 18

7. > rowSums(b,dims=2)

8. [,1] [,2] [,3]

9. [1,] 6 6 6

10. [2,] 6 6 6

11. [3,] 6 6 6

12. > colSums(b)

13. [,1] [,2] [,3]

14. [1,] 3 6 9

15. [2,] 3 6 9

16. [3,] 3 6 9

17. > colSums(b,dims=2)

18. [1] 9 18 27

table可以统计数字出现的频率，也可以统计其他可以被看做因子的数据类型：

1. > table(b)

2. b

3. 1 2 3

4. 9 9 9

5. > c <- sample(letters[1:5], 10, replace=TRUE)

6. > c

7. [1] "a" "c" "b" "d" "a" "e" "d" "e" "c" "a"

8. > table(c)

9. c

10. a b c d e

11. 3 1 2 2 2

如果参数不只一个，它们的长度应该一样，结果是不同因子组合的频度表：

1. > a <- rep(letters[1:3], each=4)

2. > b <- sample(LETTERS[1:3],12,replace=T)

3. > table(a,b)

4. b

5. a A B C

6. a 0 3 1

7. b 3 0 1

8. c 1 1 2

到此，相信大家对"R语言怎么实现数据汇总"有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！