怎么在R語言中利用data.frame實現分組計數和求和

今天就跟大家聊聊有關怎么在R語言中利用data.frame實現分組計數和求和，可能很多人都不太了解，為了讓大家更加了解，小編給大家總結了以下內容，希望大家根據這篇文章可以有所收獲。

方法1：

cnt = table(df$stratum)

方法2：

cnt = tapply(df$psu, INDEX=df$stratum, FUN=length)

在方法2的基礎上，只要改變FUN函數就可以實現分組求和、求均值等功能，如下

分組求均值:

tapply(df$psu, INDEX=df$stratum, FUN=mean)
#（等價于python中的df.groupby('stratum').psu.mean）

補充：R語言 | 自定義函數對數據集（data.frame）的列進行條件判斷計算

1.使用iris數據集

> iris_10 <- head(iris, n = 10)
## 自定義函數：如果x >= 5.0, z = y *10
> get_With_function <- function(x, y, z){
+   if(x >= 5.0){
+     z <- y * 10
+   }
+   c(zlie = z )
+ }

2.保險起見，設定z列為0,可能也不需要

> iris_10$z <- 0

3.運用自定義函數，對data.frame的x行進行判斷，對y列進行運算，賦值到z列

4…注意Map的使用

> iris_10$z <- with(
+   iris_10,
+   Map(
+     get_With_function,
+     iris_10$Sepal.Length,
+     iris_10$Sepal.Width,
+     z
+   )
+   )
> iris_10
  Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width
1      5.1     3.5     1.4     0.2
2      4.9     3.0     1.4     0.2
3      4.7     3.2     1.3     0.2
4      4.6     3.1     1.5     0.2
5      5.0     3.6     1.4     0.2
6      5.4     3.9     1.7     0.4
7      4.6     3.4     1.4     0.3
8      5.0     3.4     1.5     0.2
9      4.4     2.9     1.4     0.2
10     4.9     3.1     1.5     0.1
  Species z
1  setosa 35
2  setosa 0
3  setosa 0
4  setosa 0
5  setosa 36
6  setosa 39
7  setosa 0
8  setosa 34
9  setosa 0
10 setosa 0

看完上述內容，你們對怎么在R語言中利用data.frame實現分組計數和求和有進一步的了解嗎？如果還想了解更多知識或者相關內容，請關注億速云行業資訊頻道，感謝大家的支持。