如何在 R 中按组计算汇总统计？

在数据分析中，按组计算汇总统计是一个很常见的需求。R 语言提供了多种方法来实现这个目的。下面我们介绍两种常用的方法：

1. 使用 dplyr 包

dplyr 包是一个重要的数据处理包，它提供了许多功能强大且易于使用的函数，用于按组对数据进行汇总统计。

我们可以使用 group_by() 函数来按照指定变量进行分组：

library(dplyr)

# 读入数据
data <- read.csv("data.csv")

# 按照 sex 变量进行分组
data_grouped <- group_by(data, sex)

# 计算每组的平均身高和体重
summary <- summarize(data_grouped, mean_height = mean(height), mean_weight = mean(weight))

# 输出统计结果
summary

上述代码中，group_by() 函数将数据按照 sex 变量进行分组，并返回一个分组后的数据框，然后 summarize() 函数用于计算每个分组的平均身高和体重，返回一个包含统计结果的数据框。

2. 使用 aggregate 函数

除了 dplyr 包外，R 基本库还提供了实现按组计算汇总统计的函数，其中最常用的就是 aggregate() 函数。

# 读入数据
data <- read.csv("data.csv")

# 按照 sex 变量进行分组，计算每组的平均身高和体重
summary <- aggregate(cbind(height, weight) ~ sex, data = data, mean)

# 输出统计结果
summary

上述代码中，aggregate() 函数按照 sex 变量进行分组，计算每个分组的平均身高和体重，返回一个包含统计结果的数据框。

总结

本文介绍了在 R 中按组计算汇总统计的两种常用方法：使用 dplyr 包和使用 aggregate 函数。虽然这两种方法都可以实现我们的需求，但是建议您学习 dplyr 包，因为它提供了更多功能强大且易于使用的函数，能够更好地满足数据处理的需求。