r语言中。aggregate

在R语言中，`aggregate()`函数用于根据一个或多个因素对数据进行分组，并对每个组应用指定的函数。以下是两个例子：

1. 对数据框`state.x77`按照`state.region`进行分组，并计算每个组中所有变量的平均值：

aggregate(state.x77, list(Region = state.region), mean)

2. 对数据框`mtcars`按照`cyl`和`gear`两个变量进行分组，并计算每个组中`mtcars`的所有变量的平均值：

aggregate(mtcars, by=list(cyl, gear), FUN=mean)

相关问题

r语言中aggregate函数怎么用

可以使用以下语法使用 R 语言中的 aggregate 函数：

aggregate(formula, data, FUN)

其中，formula 表示要执行聚合操作的变量组合，data 表示要聚合的数据框(data frame)，FUN 表示要执行的聚合函数，例如 sum、mean、median 等。

例如，我们可以使用以下命令来计算某个数据集中每个品牌的平均价格：

aggregate(price~brand, data=mydata, FUN=mean)

r语言aggregate

`aggregate`是R语言中的一个函数，它可以根据指定的变量对数据进行分组，并对每组数据进行聚合计算。它的基本语法如下：

aggregate(formula, data, FUN)

其中，`formula`是一个公式，指定了要对哪个变量进行聚合计算，以及使用哪个函数进行计算；`data`是要进行聚合计算的数据集；`FUN`是要使用的聚合函数，可以是内置函数，也可以是自定义函数。

例如，假设有一个数据集`df`，包含了年份、季度和销售额三个变量，我们想要按年份对销售额进行求和，可以使用以下代码：

df_agg <- aggregate(sales ~ year, data = df, FUN = sum)

其中，`sales ~ year`表示要对`sales`这个变量按`year`进行分组，并对每组数据进行聚合计算；`sum`表示要使用`sum`函数对每组数据进行求和。聚合计算的结果将会保存在`df_agg`中。