df为1个data.frame对象，有stratum和psu两列，这里统计stratum列计数
方法1：
|
1
|
cnt = table(df$stratum)
|
方法2：
|
1
|
cnt = tapply(df$psu, INDEX=df$stratum, FUN=length)
|
在方法2的基础上，只要改变FUN函数就可以实现分组求和、求均值等功能，如下
分组求均值:
|
1
2
|
tapply(df$psu, INDEX=df$stratum, FUN=mean)
#（等价于python中的df.groupby('stratum').psu.mean）
|
补充：R语言 | 自定义函数对数据集（data.frame）的列进行条件判断计算
1.使用iris数据集
|
1
2
3
4
5
6
7
8
|
> iris_10 <- head(iris, n = 10)
## 自定义函数：如果x >= 5.0, z = y *10
> get_With_function <- function(x, y, z){
+ if(x >= 5.0){
+ z <- y * 10
+ }
+ c(zlie = z )
+ }
|
2.保险起见，设定z列为0,可能也不需要
|
1
|
> iris_10$z <- 0
|
3.运用自定义函数，对data.frame的x行进行判断，对y列进行运算，赋值到z列
4…注意Map的使用
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
|
> iris_10$z <- with(
+ iris_10,
+ Map(
+ get_With_function,
+ iris_10$Sepal.Length,
+ iris_10$Sepal.Width,
+ z
+ )
+ )
> iris_10
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width
1 5.1 3.5 1.4 0.2
2 4.9 3.0 1.4 0.2
3 4.7 3.2 1.3 0.2
4 4.6 3.1 1.5 0.2
5 5.0 3.6 1.4 0.2
6 5.4 3.9 1.7 0.4
7 4.6 3.4 1.4 0.3
8 5.0 3.4 1.5 0.2
9 4.4 2.9 1.4 0.2
10 4.9 3.1 1.5 0.1
Species z
1 setosa 35
2 setosa 0
3 setosa 0
4 setosa 0
5 setosa 36
6 setosa 39
7 setosa 0
8 setosa 34
9 setosa 0
10 setosa 0
|
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持服务器之家。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。
原文链接：https://blog.csdn.net/Asher117/article/details/111442012