R中利用apply、tapply、lapply、sapply、mapply、table等函数进行分组统计

• apply函数（对一个数组按行或者按列进行计算）：

使用格式为：

apply(X, MARGIN, FUN, ...)

其中X为一个数组；MARGIN为一个向量（表示要将函数FUN应用到X的行还是列），若为1表示取行，为2表示取列，为c(1,2)表示行、列都计算。
示例代码：
> ma <- matrix(c(1:4, 1, 6:8), nrow = 2)
> ma
     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]    1    3    1    7
[2,]    2    4    6    8
> apply(ma, c(1,2), sum)
     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]    1    3    1    7
[2,]    2    4    6    8
> apply(ma, 1, sum)
[1] 12 20
> apply(ma, 2, sum)
[1]  3  7  7 15

• 函数tapply（进行分组统计）：

使用格式为：

tapply(X, INDEX, FUN = NULL, ..., simplify = TRUE)

其中X通常是一向量；INDEX是一个list对象，且该list中的每一个元素都是与X有同样长度的因子；FUN是需要计算的函数；simplify是逻辑变量，若取值为TRUE（默认值），且函数FUN的计算结果总是为一个标量值，那么函数tapply返回一个数组；若取值为FALSE，则函数tapply的返回值为一个list对象。需要注意的是，当第二个参数INDEX不是因子时，函数 tapply() 同样有效，因为必要时 R 会用 as.factor()把参数强制转换成因子。
示例代码：
> fac <- factor(rep(1:3, length = 17), levels = 1:5)
> fac
 [1] 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2
Levels: 1 2 3 4 5
> tapply(1:17, fac, sum)
 1  2  3  4  5
51 57 45 NA NA
> tapply(1:17, fac, sum, simplify = FALSE)
$`1`
[1] 51

$`2`
[1] 57

$`3`
[1] 45

$`4`
NULL

$`5`
NULL
> tapply(1:17, fac, range)
$`1`
[1]  1 16

$`2`
[1]  2 17

$`3`
[1]  3 15

$`4`
NULL

$`5`
NULL
#利用tapply实现类似于excel里的数据透视表的功能：
> da
   year province sale
1  2007        A    1
2  2007        B    2
3  2007        C    3
4  2007        D    4
5  2008        A    5
6  2008        C    6
7  2008        D    7
8  2009        B    8
9  2009        C    9
10 2009        D   10
> attach(da)
> tapply(sale,list(year,province))
 [1]  1  4  7 10  2  8 11  6  9 12
> tapply(sale,list(year,province),mean)
      A  B C  D
2007  1  2 3  4
2008  5 NA 6  7
2009 NA  8 9 10

• 函数table（求因子出现的频数）：

使用格式为：

table(..., exclude = if (useNA == "no") c(NA, NaN), useNA = c("no",

    "ifany", "always"), dnn = list.names(...), deparse.level = 1)

其中参数exclude表示哪些因子不计算。
示例代码：
> d <- factor(rep(c("A","B","C"), 10), levels=c("A","B","C","D","E"))
> d
 [1] A B C A B C A B C A B C A B C A B C A B C A B C A B C A B C
Levels: A B C D E
> table(d)
d
 A  B  C  D  E
10 10 10  0  0
> table(d, exclude="B")
d
 A  C  D  E
10 10  0  0

• 函数lapply与函数sapply：

lapply的使用格式为：

lapply(X, FUN, ...)

lapply的返回值是和一个和X有相同的长度的list对象，这个list对象中的每个元素是将函数FUN应用到X的每一个元素。其中X为List对象（该list的每个元素都是一个向量），其他类型的对象会被R通过函数as.list()自动转换为list类型。

函数sapply是函数lapply的一个特殊情形，对一些参数的值进行了一些限定，其使用格式为：

sapply(X, FUN,..., simplify = TRUE, USE.NAMES = TRUE)

sapply(*, simplify = FALSE, USE.NAMES = FALSE) 和lapply(*)的返回值是相同的。如果参数simplify=TRUE，则函数sapply的返回值不是一个list，而是一个矩阵；若simplify=FALSE，则函数sapply的返回值仍然是一个list。
示例代码：
> x <- list(a = 1:10, beta = exp(-3:3), logic = c(TRUE,FALSE,FALSE,TRUE))
> lapply(x, quantile)
$a
   0%   25%   50%   75%  100%
 1.00  3.25  5.50  7.75 10.00

$beta
         0%         25%         50%         75%        100%
 0.04978707  0.25160736  1.00000000  5.05366896 20.08553692

$logic
  0%  25%  50%  75% 100%
 0.0  0.0  0.5  1.0  1.0

> sapply(x, quantile,simplify=FALSE,use.names=FALSE)
$a
   0%   25%   50%   75%  100%
 1.00  3.25  5.50  7.75 10.00

$beta
         0%         25%         50%         75%        100%
 0.04978707  0.25160736  1.00000000  5.05366896 20.08553692

$logic
  0%  25%  50%  75% 100%
 0.0  0.0  0.5  1.0  1.0
#参数simplify=TRUE的情况
> sapply(x, quantile)
         a        beta logic
0%    1.00  0.04978707   0.0
25%   3.25  0.25160736   0.0
50%   5.50  1.00000000   0.5
75%   7.75  5.05366896   1.0
100% 10.00 20.08553692   1.0

• 函数mapply：

函数mapply是函数sapply的变形版，mapply 将函数 FUN 依次应用每一个参数的第一个元素、第二个元素、第三个元素上。函数mapply的使用格式如下：

mapply(FUN, ..., MoreArgs = NULL, SIMPLIFY = TRUE,USE.NAMES = TRUE)

其中参数MoreArgs表示函数FUN的参数列表。

示例代码：
> mapply(rep, times=1:4, x=4:1)
[[1]]
[1] 4

[[2]]
[1] 3 3

[[3]]
[1] 2 2 2

[[4]]
[1] 1 1 1 1

#直接使用函数rep的结果：
> rep(1:4,1:4)
 [1] 1 2 2 3 3 3 4 4 4 4

 

 

 

 

1、假定有一组成绩数据，要求根据性别进行分组统计：

> score
    ID   score1 score2 Gender
1  101 11.35321    0.9   male
2  102 12.58654    0.6   male
3  103 19.79380    0.9 female
4  104 12.01352    0.4 female
5  105 11.97081    0.4 female
6  106 17.37480    0.7 female
7  107 14.24884    0.3 female
8  108 18.47972    0.8   male
9  109 18.74792    0.8   male
10 110 18.90146    0.7   male

2、方法：使用aggregate(x, by, FUN)

其中x是待折叠的数据对象，by是一个变量名组成的列表，这些变量将被去掉以形成新的观测，而FUN则是用来计算描述性统计量的标量函数，它将被用来计算新观测中的值。 

> aggregate(score[,c(2,3)],list(score[,4]),mean)
  Group.1   score1 score2
1  female 15.08035   0.54
2    male 16.01377   0.76

score[,c(2,3)] 表示对score1和score2列进行分组统计

list(score[,4])表示根据score第4列，也就是性别列进行分组统计。

mean表示统计平均值。

也可以写作下面的形式：

> aggregate(score[,c(2,3)],list(score$Gender),mean)
  Group.1   score1 score2
1  female 15.08035   0.54
2    male 16.01377   0.76

可选参考：

library(dplyr)

group_by(data, sex) %>% summarize_each(funs(mean), var1, var2, var3...)