如何利用aggregate对数据进行分组处理
发表于:2024-09-30 作者:千家信息网编辑
千家信息网最后更新 2024年09月30日,这篇文章主要介绍了如何利用aggregate对数据进行分组处理,具有一定借鉴价值,感兴趣的朋友可以参考下,希望大家阅读完这篇文章之后大有收获,下面让小编带着大家一起了解一下。利用aggregate对数
千家信息网最后更新 2024年09月30日如何利用aggregate对数据进行分组处理
这篇文章主要介绍了如何利用aggregate对数据进行分组处理,具有一定借鉴价值,感兴趣的朋友可以参考下,希望大家阅读完这篇文章之后大有收获,下面让小编带着大家一起了解一下。
利用aggregate对数据进行分组处理,包括分组求和,分组取均值,最大值,中位数等等
aggregate这个函数的功能比较强大,它首先将数据进行分组(按行),然后对每一组数据进行函数统计,根据数据对象不同它有三种用法,分别应用于数据框(data.frame)、公式(formula)和时间序列(ts):
aggregate(x, by, FUN, ..., simplify = TRUE)aggregate(formula, data, FUN, ..., subset, na.action = na.omit)aggregate(x, nfrequency = 1, FUN = sum, ndeltat = 1, ts.eps = getOption("ts.eps"), ...)
其中针对数据的分组处理,例如有数据如下:
> dat ID sample1 sample2 sample3 type1 A 1 2 2 12 A 2 4 9 23 A 4 3 1 34 C 5 5 8 15 C 6 9 7 26 C 3 1 3 37 D 9 10 9 18 D 11 18 1 2
按照type对数据进行分组求和,均值或者median等等,以sum为例:
> temp=aggregate(dat[,2:4],by=list(dat$type),FUN=sum)> temp Group.1 sample1 sample2 sample31 1 15 17 192 2 19 31 173 3 7 4 4>
参数的第一个必须为数值型,所以去掉了第一列,对type不做操作,也去除,得到的数据Group.1即type类型
如果同时针对两种分组ID 和type进行,可以获得如下结果:
> temp=aggregate(dat[,2:4],by=list(dat$ID,dat$type),FUN=sum)> temp Group.1 Group.2 sample1 sample2 sample31 A 1 1 2 22 C 1 5 5 83 D 1 9 10 94 A 2 2 4 95 C 2 6 9 76 D 2 11 18 17 A 3 4 3 18 C 3 3 1 3
mean、median、max等操作相同
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