Wie tapply () auf mehrere Spalten des Datenrahmens mit R?

Habe ich einen Daten-frame wie folgt:

a   b1  b2  b3  b4  b5  b6  b7  b8  b9
D   4   6   9   5   3   9   7   9   8
F   7   3   8   1   3   1   4   4   3
R   2   5   5   1   4   2   3   1   6
D   9   2   1   4   3   3   8   2   5
D   5   4   3   1   6   4   1   8   3
R   3   7   9   1   8   5   3   4   2
D   4   1   8   2   6   3   2   7   5
F   7   1   7   2   7   1   6   2   4
D   6   3   9   3   9   9   7   1   2

Die Funktion tapply(df[,2], INDEX = df$a, sum) funktioniert gut, um eine Tabelle erstellen, die Summen alles in df[,2] df$ein, aber wenn ich versuche tapply(df[,2:10], INDEX = df$a, sum) um eine ähnliche Tabelle, außer mit einer Summe für jede Spalte (2, 3, 4,..., 10), ich bekomme eine Fehlermeldung Lesen:

Fehler in tapply(df[, 2:10], INDEX = df$a, Summe) : Argumente müssen dieselbe Länge

Zusätzlich würde ich gerne die Zeile Namen der Tabelle, die Spaltennamen der df[,2:10]so dass Zeile 1 ist b1, Zeile 2 ist b2, und Zeile 9 ist b9.

InformationsquelleAutor der Frage Jota | 2011-08-11

  1. 16

    Weil tapply arbeitet auf Vektoren und Transformationen df[,2:10] um einen Vektor. Neben dieser, Betrag geben Sie die Summe nicht die Summe pro Spalte. Verwenden aggregate()zB :

    aggregate(df[,2:10],by=list(df$a), sum)

    Wenn Sie möchten, eine Liste zurückgegeben, die Sie nutzen könnten, indem Sie (). Stellen Sie sicher, dass Sie colSums statt Summe, als durch Werke, die auf einem geschlitzten dataframe :

    by(df[,2:10],df$a,FUN=colSums)

    InformationsquelleAutor der Antwort Joris Meys

  2. 6

    Hier ist eine Möglichkeit, um data.table zu diesem problem.

    library(data.table)
DT <- data.table(df)
DT[, lapply(.SD, sum), by=a]

    Und hier ist ein dplyr Ansatz

    library(dplyr)
df %>% group_by(a) %>% summarise_all(funs(sum))

    InformationsquelleAutor der Antwort Jota

  3. 5

    Andere Möglichkeit ist die Kombination von apply und tapply. 

    apply(df[,-1], 2, function(x) tapply(x, df$a, sum))

    Produzieren, die Ausgabe (also eine matrix)

        b1  ...   b9
D   sD1 ...  sD9
F   sF1 ...  sF9
R   sR1 ...  sR9

    Dann können Sie as.data.frame() um einen Daten-frame als Ausgabe.

    InformationsquelleAutor der Antwort Doon_Bogan

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