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これは人為的な例 (したがって出力がない) ですが、(うまくいけば) 私の問題を示すのに十分単純です。「Country」と「FavoriteColor」でグループ化された各サブグループの mean() 収入を計算したいと考えています。

#For a single subgroup
mean(dat[J("Blue","Nigeria")]$Income)   #dat is a data.table object             
#For all the subgroups...in the output I obviously 
#see the mean() for Blue/Nigeria subgroup. So far so good.
dat[,mean(Income),by=list((FavoriteColor,Country)]

しかし、今は mean() だけでなく、サブグループのすべての Income summary() 統計が必要です。だから私は単純に...

#For a single subgroup
summary(dat[J("Blue","Nigeria")]$Income)                
#For all the subgroups... but this doesn't do what I expect. 
#It seems to computing something else entirely; I think
#its calling summary() on each row
dat[,summary(Income),by=list(FavoriteColor,Country)]

私は何を間違っていますか？

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具体的な再現可能な例がなければ、私は推測しているだけでsummary、それが単一の列を形成する数値ベクトルを返すことに気づいていません。あなたがそれを広い形で欲しいと思うかもしれないところ。

これを発生させるには、ラップsummary(income)してas.list、長さのリストになります6

たとえば、比較します

DT <- data.table(a = letters[1:3],b= letters[1:2],i = 1:36)
DT[,summary(i),by=list(a,b)]
    a b   V1
 1: a a  1.0
 2: a a  8.5
 3: a a 16.0
 4: a a 16.0
 5: a a 23.5
 6: a a 31.0
 7: b b  2.0
 8: b b  9.5
 9: b b 17.0
10: b b 17.0
11: b b 24.5
12: b b 32.0
13: c a  3.0
14: c a 10.5
15: c a 18.0
16: c a 18.0
17: c a 25.5
18: c a 33.0
19: a b  4.0
20: a b 11.5
21: a b 19.0
22: a b 19.0
23: a b 26.5
24: a b 34.0
25: b a  5.0
26: b a 12.5
27: b a 20.0
28: b a 20.0
29: b a 27.5
30: b a 35.0
31: c b  6.0
32: c b 13.5
33: c b 21.0
34: c b 21.0
35: c b 28.5
36: c b 36.0
    a b   V1

と

DT[,as.list(summary(i)),by=list(a,b)]
   a b Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
1: a a    1     8.5     16   16    23.5   31
2: b b    2     9.5     17   17    24.5   32
3: c a    3    10.5     18   18    25.5   33
4: a b    4    11.5     19   19    26.5   34
5: b a    5    12.5     20   20    27.5   35
6: c b    6    13.5     21   21    28.5   36

long名前を次のような形式で保存したい場合

DT[,{s <- summary(i); list(s, names(s))},by=list(a,b)]

動作します。

于 2013-03-13T10:49:35.430 に答える