使用循环一次汇总一个以上变量和/或在R中应用

Question

我正在使用如下所示的数据帧（ data ）上的编程语言R：

   ID     t    P1    P2    P3    P4
    <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
 1 100003     0     5     4     3     2
 2 100003     0     6     2     1     3
 3 100013     0     6     5     7     3
 4 100013     0     4     5     4     1
 5 100014     0     1     1     1     1
 6 100014     0     1     1     1     1
 7 100015     0     6     6     1     1
 8 100015     0     6     6     1     1
 9 100044     0     6     2     5     1
10 100044     0     6     3     1     1
11 100051     0    NA    NA    NA    NA
12 100051     0     4     4     2     2
13 100074     0     4     6     4     3
14 100074     0     5     6     3     2
15 100075     0     2     2     1     1

目的：我需要按ID汇总来自P1，P2，P3，P4的每个变量的ID（t始终等于0），如下所示：

new_data<-aggregate(P1~ID+t,data,mean,na.rm=T)
new_data<-aggregate(P2~ID+t,data,mean,na.rm=T)
new_data<-aggregate(P3~ID+t,data,mean,na.rm=T)
new_data<-aggregate(P4~ID+t,data,mean,na.rm=T)

问题：是否存在我可以运行的循环或apply系列的某些代码，而不是手动检查每个变量（P1-P4）。 非常感谢！

Answer 1

尚未测试过，但这应该可以完成循环：

cols<-c("P1","P2","P3","P4")
dat2<-lapply(data[cols],function(x){
  aggregate(x~ID+t, data, mean, na.rm=T)
})

Answer 2

您可以使用cbind(P1, P2, P3, P4) ~ ID + t一次聚合多个变量，或者等效地使用点代替cbind(P1, P2, P3, P4) 。 点表示每个剩余变量。

> aggregate(. ~ ID + t, old.data, mean,na.rm=T)
      ID t  P1  P2  P3  P4
1 100003 0 5.5 3.0 2.0 2.5
2 100013 0 5.0 5.0 5.5 2.0
3 100014 0 1.0 1.0 1.0 1.0
4 100015 0 6.0 6.0 1.0 1.0
5 100044 0 6.0 2.5 3.0 1.0
6 100051 0 4.0 4.0 2.0 2.0
7 100074 0 4.5 6.0 3.5 2.5
8 100075 0 2.0 2.0 1.0 1.0
>