Cách sử dụng tổng hợp với danh sách tên cột

Question

Làm thế nào để bạn tóm tắt aggregate trong một hàm bằng cách chuyển danh sách các điều kiện và giá trị để tóm tắt?

# This works fine: 
x <- data.frame(cond1 = sample(letters[1:3], 500, replace=TRUE), 
       cond2 = sample(LETTERS[1:7], 500, replace = TRUE), 
       cond3 = sample(LETTERS[1:4], 500, replace = TRUE), 
       value1 = rnorm(500), 
       value2 = rnorm(500)) 

aggregate(cbind(value1,value2) ~ cond1 + cond2, data = x, FUN=sum) 

Cần để tạo ra một danh sách các tên cột: (3 lựa chọn hiển thị) sau đó gọi hàm:

c1 <- c("cond1","cond2","cond3"); v1 <- c("value1","value2") 
c1 <- c("cond2","cond3");   v1 <- c("value2") 
c1 <- c("cond3");     v1 <- c("value1") 

aggregate(cbind(v1) ~ c1, data = x, FUN=sum) 

Tôi đã xem xét nhiều lựa chọn thay thế, nhưng chưa phát hiện ra chìa khóa dẫn đến sự trừu tượng này.

Answer 1

Bạn có thể sử dụng giao diện thay thế cho aggregate, mà không sử dụng một công thức:

c1 <- c("cond1","cond2","cond3") 
v1 <- c("value1","value2") 
aggregate(x[v1],by=x[c1],FUN=sum) 

    cond1 cond2 cond3  value1  value2 
1  a  A  A -3.3025839 -0.98304649 
2  b  A  A 0.6326985 -3.08677485 
3  c  A  A 3.6007853 2.23962265 
4  a  B  A -0.5247620 -0.94644740 
5  b  B  A 0.9242562 2.48268452 
6  c  B  A 6.9215712 0.31512645 

Answer 2

c1 <- list(c("cond1","cond2","cond3"), c("cond2","cond3"),c("cond3")) 
v1 <- list(c("value1","value2"),c("value2"),c("value1")) 

mapply(FUN= function(z,y, ...) {aggregate(x[ , y], by=x[z], ...)}, 
      c1, v1, MoreArgs=list(FUN=sum)) 

Kết quả là một danh sách ba dataframes

[[1]] 
    cond1 cond2 cond3  value1  value2 
1  a  A  A 0.19396539 1.11536490 
2  b  A  A -1.20056699 -5.36713982 
3  c  A  A -0.19716521 -2.06737461 
4  a  B  A 1.58880450 -7.62452134 
5  b  B  A -4.68579210 0.47266047 
6  c  B  A 2.70550795 -0.50020883 
7  a  C  A 1.69312219 -4.26851536 
8  b  C  A 0.99236424 4.85013434 
snipped remaining 76 rows 

[[2]] 
    cond2 cond3   x 
1  A  A -6.31914953 
2  B  A -7.65206970 
3  C  A 1.36818527 
4  D  A 3.77492482 
5  E  A 2.68977303 
snipped 23 rows 

[[3]] 
    cond3   x 
1  A 8.104481 
2  B 17.766659 
3  C -14.577315 
4  D 4.398249