我正在查看在R中的聚合函数的帮助页面.我从来没有使用过这个方便的功能,但是我有一个过程可以帮助我加快速度.不过,我完全无法透过这个例子了解发生了什么.
一个例子如下：
1> aggregate(state.x77,list(Region = state.region),mean)
Region Population Income Illiteracy Life Exp Murder HS Grad Frost Area
1 Northeast 5495 4570 1.000 71.26 4.722 53.97 132.78 18141
2 South 4208 4012 1.738 69.71 10.581 44.34 64.62 54605
3 North Central 4803 4611 0.700 71.77 5.275 54.52 138.83 62652
4 West 2915 4703 1.023 71.23 7.215 62.00 102.15 134463
这里的输出正是我期望的.所以我试着去了解发生了什么.所以我看看state.x77
1> head(state.x77)
Population Income Illiteracy Life Exp Murder HS Grad Frost Area
Alabama 3615 3624 2.1 69.05 15.1 41.3 20 50708
Alaska 365 6315 1.5 69.31 11.3 66.7 152 566432
Arizona 2212 4530 1.8 70.55 7.8 58.1 15 113417
Arkansas 2110 3378 1.9 70.66 10.1 39.9 65 51945
California 21198 5114 1.1 71.71 10.3 62.6 20 156361
Colorado 2541 4884 0.7 72.06 6.8 63.9 166 103766
好的,对我来说很奇怪我会期望在state.x77中看到一个名为state.region或某事的列.所以state.region必须是它自己的对象.所以我做一个str()就可以了：
1> str(state.region) Factor w/ 4 levels "Northeast","South",..: 2 4 4 2 4 4 1 2 2 2 ...
看来state.region只是一个因素.在某种程度上,这是一个state.region和state.x77之间的连接,以使aggregate()将state.region组成state.x77.但是这种联系对我来说是一个谜.你能帮我填写我明显的误会吗？
从一个旧棉塞(是棉塞？)商业：“证明,不仅是承诺！
原文链接：https://www.f2er.com/javaschema/281340.htmlstate.x777 <- as.data.frame(state.x77) state.x777 <- cbind(state.x777,stejt.ridzn = state.region) aggregate(state.x77,list(Region = state.x777$stejt.ridzn),mean)
