r语言中分组求和怎么做

你可以使用dplyr包来实现分组求和。例如，假设你有一个数据框df，其中有两列a和b，你想按照a列的值对b列进行求和，可以使用以下代码：

library(dplyr)
grouped_df <- df %>% 
  group_by(a) %>% 
  summarize(sum_b = sum(b))

这将生成一个新的数据框grouped_df，其中包含按照a列分组的sum_b列求和的结果。

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r语言中不使用summarize函数怎么做分组求和

你可以使用group_by函数对数据分组，然后使用summarise函数对每组数据进行求和。代码如下：

library(dplyr)

# 创建一个包含“分组”和“数值”两列的数据框
df <- data.frame(group = c("A", "A", "B", "B"),
                value = c(1, 2, 3, 4))

# 对数据框按照"group"列进行分组，并进行求和
df %>% 
  group_by(group) %>% 
  summarise(sum_value = sum(value))

输出结果：

# A tibble: 2 × 2
  group sum_value
  <fct>     <dbl>
1 A             3
2 B             7

R语言 aggregate

`aggregate()` 是 R 语言中的一个内置函数，主要用于对数据集进行分组（grouping）并计算聚合函数，如求和、平均值、中位数等。它适用于处理数据框（data frame）或时间序列（time series）数据，常常用于数据预处理阶段的数据汇总。

基本语法如下：

aggregate(., by = , FUN = )

- `.` 表示要进行聚合操作的变量，通常是一个或多个。
- `by` 参数是分组依据，可以是列名或一个列表，指定列名或列索引来划分数据集。
- `FUN` 是一个函数，例如 `sum`, `mean`, `median`, `min`, `max`, 等，指定你想要应用的聚合方法。

例如，假设你有一个包含销售数据的数据框，你想按产品（product）分组并计算每个产品的总销售额（sales），你可以这样做：

sales_data <- aggregate(sales, by = list(product = product), FUN = sum)