如何按组获取摘要统计信息

我试图一次按类别列将R / S-PLUS中的多个摘要统计信息分组。我找到了几个函数，但是每个函数每个调用都做一个统计，比如`aggregate（）。

data <- c(62, 60, 63, 59, 63, 67, 71, 64, 65, 66, 68, 66, 
          71, 67, 68, 68, 56, 62, 60, 61, 63, 64, 63, 59)
grp <- factor(rep(LETTERS[1:4], c(4,6,6,8)))
df <- data.frame(group=grp, dt=data)
mg <- aggregate(df$dt, by=df$group, FUN=mean)    
mg <- aggregate(df$dt, by=df$group, FUN=sum)    

我正在寻找的是在一次调用中获取同一组的多个统计信息，例如均值，最小值，最大值，标准，...等，这可行吗？

我会花两美分tapply()。

tapply(df$dt, df$group, summary)

您可以使用要替换摘要的特定统计信息编写自定义函数。

dplyr软件包可以很好地替代此问题：

library(dplyr)

df %>% 
  group_by(group) %>% 
  summarize(mean = mean(dt),
            sum = sum(dt))

获得第一象限和第三象限

df %>% 
  group_by(group) %>% 
  summarize(q1 = quantile(dt, 0.25),
            q3 = quantile(dt, 0.75))

使用Hadley Wickham的purrr软件包，这非常简单。使用split分裂传递data_frame成团，再使用map的应用summary功能，每个组。

library(purrr)

df %>% split(.$group) %>% map(summary)

有很多不同的方法可以解决此问题，但我偏爱describeBy该psych软件包：

describeBy(df$dt, df$group, mat = TRUE) 

看一下plyr包装。特别，ddply

ddply(df, .(group), summarise, mean=mean(dt), sum=sum(dt))

经过5年的努力，我相信这个答案将不会引起太多关注，但是仍然要使所有选择都完整，这里是 data.table

library(data.table)
setDT(df)[ , list(mean_gr = mean(dt), sum_gr = sum(dt)) , by = .(group)]
#   group mean_gr sum_gr
#1:     A      61    244
#2:     B      66    396
#3:     C      68    408
#4:     D      61    488 

此外describeBy，doBy包装是另一种选择。它提供了SAS PROC Summary的许多功能。详细信息：http : //www.statmethods.net/stats/descriptives.html

该psych软件包对于分组汇总统计信息而言是一个不错的选择：

library(psych)
    
describeBy(dt, group="grp")

产生许多有用的统计数据，包括均值，中位数，范围，标准差，标准差。

尽管其他一些方法可行，但这与您正在执行的操作非常接近，仅使用base r。如果您知道聚合命令，则可能会更直观。

with( df , aggregate( dt , by=list(group) , FUN=summary)  )

首先，它取决于您的R版本。如果已通过2.11，则可以将aggreggate与多个结果函数一起使用（摘要，按实例，或您自己的函数）。如果没有，您可以使用贾斯汀的答案。