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2018-10-29 04:40:39
使用aggregate：
aggregate(x$Frequency, by=list(Category=x$Category), FUN=sum)
Category x
1 First 30
2 Second 5
3 Third 34
在上面的示例中，可以在中指定多个尺寸list。可以通过cbind以下方式合并同一数据类型的多个汇总指标：
aggregate(cbind(x$Frequency, x$Metric2, x$Metric3) ...
（嵌入@thelatemail评论），aggregate也具有公式界面
aggregate(Frequency ~ Category, x, sum)
或者，如果你想汇总多列，则可以使用.表示法（也适用于一列）
aggregate(. ~ Category, x, sum)
或tapply：
tapply(x$Frequency, x$Category, FUN=sum)
First Second Third
30 5 34
使用此数据：
x <- data.frame(Category=factor(c("First", "First", "First", "Second",
"Third", "Third", "Second")),
Frequency=c(10,15,5,2,14,20,3))
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@AndrewMcKinlay，R使用波浪号来定义符号公式，以用于统计和其他功能。可以将其解释为“按类别划分的模型频率”或“取决于类别的频率”。并非所有语言都使用特殊的运算符来定义符号函数，就像在R中所做的那样。也许通过波浪号运算符的“自然语言解释”，它变得更加有意义（甚至直观）。我个人发现此符号公式表示形式比一些更详细的替代方案更好。
作为R的新手（并提出与OP相同的问题），我将从每个替代方法后面的语法的更多细节中受益。例如，如果我有一个较大的源表，并且想只选择两个维度以及加总的指标，我可以采用其中任何一种方法吗？很难说。
无论如何，要维护一个ID列吗？假设类别是有序的，并且ID
1:nrow(df)列为，是否可以在汇总后保持每个类别的起始位置？因此，在与合计合拢后，ID列将以例如1、3、4、7结尾。就我而言，我喜欢aggregate它，因为它可以自动处理许多列。