用RGui软件自建一个数据框，内容要求包含不同类型的、可分类的数据，例如有数值型的，有字符型的，可以按性别或者职业分类的。计算不同类别下，数值型数据的均值、方差等统计量，把这些变量组合成一个列表。

在RGui软件中，我们可以使用`data.frame`函数创建一个包含不同类型和分类的数据框。下面是一个例子，我们创建一个名为`df_example`的数据框，包含员工的信息，包括年龄(age)（数值型），性别(sex)(字符型), 和职业(job)(字符型)。

# 创建数据框
df_example <- data.frame(
  age = c(25, 30, 35, 40, 45), # 数值型数据
  sex = c("Male", "Female", "Male", "Female", "Male"), # 字符型数据
  job = c("Engineer", "Doctor", "Teacher", "Lawyer", "Manager") # 字符型数据
)

# 按性别或职业分类
by_age <- aggregate(age ~ sex, df_example, mean)
by_job <- aggregate(age ~ job, df_example, mean)

# 计算方差
var_by_age <- aggregate(age ~ sex, df_example, var)
var_by_job <- aggregate(age ~ job, df_example, var)

# 将统计结果打包到一个列表
stats_list <- list(by_age_stats = by_age, variance_by_age = var_by_age,
                    by_job_stats = by_job, variance_by_job = var_by_job)

在这个例子中，`by_age_stats`和`variance_by_age`存储了按性别分类的年龄平均值和方差，`by_job_stats`和`variance_by_job`则存储了按职业分类的统计信息。