R语言aggregate 函数

时间: 2024-01-25 10:09:47 浏览: 108

R语言常用函数

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### R语言常用函数详解 #### 一、数据管理 **1. 向量与列表** - **vector**: 创建向量，可以是数值型、逻辑型或字符型。 - **numeric**: 数值型向量。 - **logical**: 逻辑型向量。 - **character**: 字符型向量。 - **list**: 创建列表，可以包含不同类型的数据。 - **data.frame**: 创建数据框，是一种特殊的列表，每一列可以是不同类型的向量。 **2. 向量操作** - **c**: 将多个对象连接成一个向量或列表。 - **length**: 求向量或列表的长度。 - **subset**: 通过条件选择向量或数据框中的子集。 - **seq**: 生成等差序列。 - **from:to**: 生成从`from`到`to`的整数序列。 - **sequence**: 生成等差序列。 - **rep**: 重复向量中的元素。 - **NA**: 缺失值表示。 - **NULL**: 表示空对象。 - **sort**: 对向量进行排序。 - **order**: 返回向量排序后的索引。 - **unique**: 提取向量中的唯一值。 - **rev**: 反转向量中的元素顺序。 - **unlist**: 将列表展平为向量。 - **attr**, **attributes**: 获取对象的属性。 - **mode**, **typeof**: 获取对象的存储模式与类型。 - **names**: 设置或获取对象的名字属性。 **3. 因子** - **factor**: 创建因子，用于分类数据。 - **codes**: 获取因子的编码。 - **levels**: 获取因子的各个水平的名字。 - **nlevels**: 获取因子的水平数量。 - **cut**: 将数值型对象分区间转换为因子。 **4. 数据汇总** - **table**: 生成交叉频数表。 - **split**: 按因子分组。 - **aggregate**: 计算每个数据子集的汇总统计量。 - **tapply**: 对不规则数组应用函数。 #### 二、字符串处理 **1. 字符串操作** - **character**: 字符型向量。 - **nchar**: 获取字符串的长度。 - **substr**: 提取字符串的子串。 - **format**, **formatC**: 格式化字符串。 - **paste**: 连接字符串。 - **strsplit**: 分割字符串。 - **charmatch**, **pmatch**: 字符串匹配。 - **grep**, **sub**, **gsub**: 模式匹配与替换。 #### 三、复数 **1. 复数函数** - **complex**: 创建复数。 - **Re**: 获取复数的实部。 - **Im**: 获取复数的虚部。 - **Mod**: 获取复数的模。 - **Arg**: 获取复数的辐角。 - **Conj**: 获取复数的共轭。 #### 四、数学 **1. 基本计算** - **+**, **-**, **\***, **/**, **^**, **%%**, **%/%**: 基本算术运算。 - **ceiling**, **floor**, **round**, **signif**, **trunc**, **zapsmall**: 数值舍入。 - **max**, **min**, **pmax**, **pmin**: 最大值与最小值。 - **range**: 获取最大值和最小值。 - **sum**, **prod**: 向量元素的和与积。 - **cumsum**, **cumprod**, **cummax**, **cummin**: 累加、累乘、累计最大值与累计最小值。 - **sort**: 排序。 - **approx**, **approxfun**: 插值。 - **diff**: 差分。 - **sign**: 符号函数。 **2. 数学函数** - **abs**, **sqrt**: 绝对值与平方根。 - **log**, **exp**, **log10**, **log2**: 对数与指数函数。 - **sin**, **cos**, **tan**, **asin**, **acos**, **atan**, **atan2**: 三角函数。 - **sinh**, **cosh**, **tanh**, **asinh**, **acosh**, **atanh**: 双曲函数。 - **beta**, **lbeta**, **gamma**, **lgamma**, **digamma**, **trigamma**, **tetragamma**, **pentagamma**, **choose**, **lchoose**: 与贝塔函数、伽玛函数、组合数相关的特殊函数。 - **fft**, **mvfft**, **convolve**: 富里叶变换与卷积。 - **polyroot**: 多项式求根。 - **poly**: 正交多项式。 - **spline**, **splinefun**: 样条插值。 - **besselI**, **besselK**, **besselJ**, **besselY**, **gammaCody**: Bessel函数。 - **deriv**: 简单表达式的符号微分或算法微分。 **3. 数组操作** - **array**: 创建多维数组。 - **matrix**: 创建矩阵。 - **data.matrix**: 把数据框转换为数值型矩阵。 - **lower.tri**: 矩阵的下三角部分。 - **mat.or.vec**: 生成矩阵或向量。 - **t**: 矩阵转置。 - **cbind**: 把列合并为矩阵。 - **rbind**: 把行合并为矩阵。 - **diag**: 矩阵对角元素向量或生成对角矩阵。 - **aperm**: 数组转置。 - **nrow**, **ncol**: 计算数组的行数和列数。 - **dim**: 获取对象的维度向量。 - **dimnames**: 获取对象的维名称。 - **row/colnames**: 获取行名或列名。 - **%*%**: 矩阵乘法。 - **crossprod**: 矩阵交叉乘积(内积)。 - **outer**: 数组外积。 - **kronecker**: 数组的Kronecker积。 - **apply**: 对数组的某些维度应用函数。 - **tapply**: 对不规则数组应用函数。 - **sweep**: 计算数组的汇总统计量。 - **aggregate**: 计算数据子集的汇总统计量。 - **scale**: 矩阵标准化。 - **matplot**: 对矩阵各列绘图。 - **cor**: 相关系数矩阵或协方差矩阵。 - **Contrast**: 对照矩阵。 - **row**: 矩阵的行索引集。 - **col**: 矩阵的列索引集。 **4. 线性代数** - **solve**: 解线性方程组或求逆。 - **eigen**: 矩阵的特征值分解。 - **svd**: 矩阵的奇异值分解。 - **backsolve**: 解上三角或下三角方程组。 - **chol**: Choleski分解。 - **qr**: 矩阵的QR分解。 - **chol2inv**: 由Choleski分解求逆。 **5. 逻辑运算** - **==**, **!=**: 等于和不等于。 - **!**, **&**, **&&**, **|**, **||**, **xor()**: 逻辑运算符。 - **logical**: 生成逻辑向量。 - **all**, **any**: 所有元素为真或存在真。 - **ifelse()**: 条件选择。 - **match**, **%in%**: 查找元素是否存在于另一个向量中。 - **unique**: 找出互不相同的元素。 - **which**: 找到真值的索引。 - **duplicated**: 找到重复元素。 **6. 优化与求根** - **optimize**, **uniroot**, **polyroot**: 一维优化与多项式求根。 #### 五、程序设计 **1. 控制结构** - **if**, **else**, **ifelse**, **switch**: 分支结构。 - **for**, **while**, **repeat**, **break**, **next**: 循环结构。 - **apply**, **lapply**, **...**: 应用函数系列。以上内容概述了R语言中一些最常用和基础的函数及其用途。这些函数覆盖了数据管理、字符串处理、数学运算、数组操作以及线性代数等多个方面，对于学习和使用R语言进行数据分析非常重要。掌握这些基本函数将有助于更高效地进行数据处理和分析工作。

R语言中的aggregate函数用于将数据拆分为子集，为每个子集计算摘要统计信息，然后以方便的形式返回结果。该函数的语法为：aggregate(x, by, FUN, ..., simplify = TRUE, drop = TRUE)，其中x是待折叠的数据对象，by是一个列表，表示按照哪些变量进行分组，FUN表示需要对每个组执行的计算函数。该函数还支持其他参数，例如simplify和drop等。使用aggregate函数可以方便地对数据进行分组计算描述性统计量，如平均数、中位数、标准差等。除了该函数，R语言还提供了其他函数如describe.by()等用于分组计算描述性统计量。 --相关问题--:

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