df為1個(gè)data.frame對(duì)象，有stratum和psu兩列，這里統(tǒng)計(jì)stratum列計(jì)數(shù)

方法1：

cnt = table(df$stratum)

方法2：

cnt = tapply(df$psu, INDEX=df$stratum, FUN=length)

在方法2的基礎(chǔ)上，只要改變FUN函數(shù)就可以實(shí)現(xiàn)分組求和、求均值等功能，如下

分組求均值:

tapply(df$psu, INDEX=df$stratum, FUN=mean)

#(等價(jià)于python中的df.groupby('stratum').psu.mean)

補(bǔ)充：R語言 | 自定義函數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)集(data.frame)的列進(jìn)行條件判斷計(jì)算

1.使用iris數(shù)據(jù)集

> iris_10

## 自定義函數(shù)：如果x >= 5.0, z = y *10

> get_With_function

+ if(x >= 5.0){

+ z

+ }

+ c(zlie = z )

+ }

2.保險(xiǎn)起見，設(shè)定z列為0,可能也不需要

> iris_10$z

3.運(yùn)用自定義函數(shù)，對(duì)data.frame的x行進(jìn)行判斷，對(duì)y列進(jìn)行運(yùn)算，賦值到z列

4…注意Map的使用

> iris_10$z

+ iris_10,

+ Map(

+ get_With_function,

+ iris_10$Sepal.Length,

+ iris_10$Sepal.Width,

+ z

+ )

+ )

> iris_10

Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width

1 5.1 3.5 1.4 0.2

2 4.9 3.0 1.4 0.2

3 4.7 3.2 1.3 0.2

4 4.6 3.1 1.5 0.2

5 5.0 3.6 1.4 0.2

6 5.4 3.9 1.7 0.4

7 4.6 3.4 1.4 0.3

8 5.0 3.4 1.5 0.2

9 4.4 2.9 1.4 0.2

10 4.9 3.1 1.5 0.1

Species z

1 setosa 35

2 setosa 0

3 setosa 0

4 setosa 0

5 setosa 36

6 setosa 39

7 setosa 0

8 setosa 34

9 setosa 0

10 setosa 0

以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持我們。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教。

時(shí)間： 2021-03-25

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的c语言分组求和函数,R语言 实现data.frame 分组计数、求和等的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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