在R中组合不同的套用功能

Question

我真的很喜欢R中的应征家庭，但是我认为我仍然没有得到最好的帮助。

with(mtcars, tapply(mpg, cyl, mean))

sapply(mtcars, mean)

例如，这两个函数确实很不错，但是如何将它们组合起来以获取变量cyl的每个类别的每个变量的均值？

我猜用dplyr很简单：

mtcars %>%
    group_by(cyl) %>%
    summarise_all(mean)

对于dplyr来说，这似乎很容易。 因此，也许另一个问题可能是，当dplyr使解决问题变得容易时，为什么甚至学习所有这些应用函数也很有用？ :-)

Answer 1

如果您正在寻找基本的R解决方案，则可以使用split通过cyl分隔数据帧，然后像以前一样使用sapply ：

S <- split( mtcars, mtcars$cyl )
lapply( S, function(x) sapply(x, mean) )

您的第二个问题主要是基于意见的，因此我将介绍tidyverse ： tidyverse软件包，如dplyr ，是在基本R功能的基础上构建的，可为常见的数据操作提供方便且一致的界面。 由于这个原因，它通常是可取的，但在特定的开发环境中可能并不总是可用。 在后一种情况下，了解如何使用基本R功能很有帮助。