Ответ 1
Есть много альтернатив для этого. Обратите внимание: если вас интересует другая функция, отличная от sum, просто измените аргумент FUN=any.function, например, если вы хотите mean, var length и т.д., А затем просто подключите эти функции к FUN, например FUN=mean, FUN=var и т.д. Давайте рассмотрим некоторые альтернативы:
aggregate в базе.
> aggregate(results ~ experiment, FUN=sum, data=DF)
experiment results
1 A 86.3
2 B 986.0
Или, может быть, tapply?
> with(DF, tapply(results, experiment, FUN=sum))
A B
86.3 986.0
Также ddply из пакета plyr
> # library(plyr)
> ddply(DF[, -2], .(experiment), numcolwise(sum))
experiment results
1 A 86.3
2 B 986.0
> ## Alternative syntax
> ddply(DF, .(experiment), summarize, sumResults = sum(results))
experiment sumResults
1 A 86.3
2 B 986.0
Также пакет dplyr
> require(dplyr)
> DF %>% group_by(experiment) %>% summarise(sumResults = sum(results))
Source: local data frame [2 x 2]
experiment sumResults
1 A 86.3
2 B 986.0
Использование sapply и split, эквивалентное tapply.
> with(DF, sapply(split(results, experiment), sum))
A B
86.3 986.0
Если вы беспокоитесь о сроках, data.table является вашим другом:
> # library(data.table)
> DT <- data.table(DF)
> DT[, sum(results), by=experiment]
experiment V1
1: A 86.3
2: B 986.0
Не так популярен, но пакет doBy хорош (эквивалентен aggregate, даже в синтаксисе!)
> # library(doBy)
> summaryBy(results~experiment, FUN=sum, data=DF)
experiment results.sum
1 A 86.3
2 B 986.0
Также by помогает в этой ситуации
> (Aggregate.sums <- with(DF, by(results, experiment, sum)))
experiment: A
[1] 86.3
-------------------------------------------------------------------------
experiment: B
[1] 986
Если вы хотите, чтобы результат был матрицей, используйте либо cbind, либо rbind
> cbind(results=Aggregate.sums)
results
A 86.3
B 986.0
sqldf из пакета sqldf также может быть хорошим вариантом
> library(sqldf)
> sqldf("select experiment, sum(results) `sum.results`
from DF group by experiment")
experiment sum.results
1 A 86.3
2 B 986.0
xtabs также работает (только когда FUN=sum)
> xtabs(results ~ experiment, data=DF)
experiment
A B
86.3 986.0