我对 R 还很陌生，我正在尝试使用 aggregate对数据帧、每个主题和数据集中的每个指标执行一些时间序列整形。这很好用，但我发现结果不是很容易使用的格式。我希望能够将结果转换回与原始数据帧相同的格式。
以 iris 数据集为例:
# Split into two data frames, one for metrics, the other for grouping
iris_species = subset(iris, select=Species)
iris_metrics = subset(iris, select=-Species)
# Compute diff for each metric with respect to its species
iris_diff = aggregate(iris_metrics, iris_species, diff)
我只是在用
diff为了说明我有一个塑造时间序列的函数，所以我得到了一个可能不同长度的时间序列，绝对不是一个单一的聚合值(例如平均值)。我想转换结果，这似乎是一个矩阵，其中列出了原始“平面”数据框的值单元格。
我很好奇如何使用来自
aggregate 的结果来管理这个问题。 ，但我可以接受在 plyr 中执行所有操作的解决方案或 reshape .
最佳答案
在这种情况下，我能想到的最佳解决方案是 data.table :
require(data.table)
dt <- data.table(iris, key="Species")
dt.out <- dt[, lapply(.SD, diff), by=Species]
如果你想要一个
plyr解决方案，那么思路基本一致。按 Species 拆分并申请 diff到每一列。require(plyr)
ddply(iris, .(Species), function(x) do.call(cbind, lapply(x[,1:4], diff)))
关于r - 扁平化/非规范化 R 聚合函数的结果，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/15168090/