转自:https://www.cnblogs.com/aloiswei/p/6032513.html

1.函数

  1. ddply(.data, .variables, .fun = NULL, ..., .progress = "none",.inform = FALSE, .drop = TRUE, .parallel = FALSE, .paropts = NULL)

2.例子

  1. # Summarize a dataset by two variables
  2. dfx <- data.frame(
  3. group = c(rep('A', ), rep('B', ), rep('C', )),
  4. sex = sample(c("M", "F"), size = , replace = TRUE),
  5. age = runif(n = , min = , max = )
  6. )
  7. head(dfx)
  8. group sex age
  9. A M 22.44750
  10. A M 52.92616
  11. A F 30.00443
  12. A M 39.56907
  13. A M 18.89180
  14. A F 50.81139
  15. #Note the use of the '.' function to allow
  16. # group and sex to be used without quoting
  17. ddply(dfx, .(group, sex), summarize,mean = round(mean(age), ),sd = round(sd(age), ))
  18. group sex mean sd#运行结果
  19. A F 40.41 14.71
  20. A M 30.35 13.17
  21. B F 34.81 12.76
  22. B M 34.04 13.36
  23. C F 35.09 13.39
  24. C M 28.53 4.57

需要加载包

  1. library(plyr)

释义:也就是按照第二个参数进行分类应用第三个参数(函数处理),对group和sex均相同的分为一类,进行应用第三个参数funtion处理!。

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