Question

我真的很喜欢R中的应聘家庭，但我想我仍然没有得到最好的帮助。

with(mtcars, tapply(mpg, cyl, mean))

sapply(mtcars, mean)

例如，这两个函数非常好，但是如何将它们组合起来以获取变量cyl的每个类别的每个变量的均值？

使用dplyr，这很简单：

mtcars %>%
    group_by(cyl) %>%
    summarise_all(mean)

对于dplyr来说，这似乎很容易。因此，也许另一个问题可能是，当dplyr使解决问题变得容易时，为什么甚至学习所有这些应用函数也很有用？：-）

Answer 1

如果您正在寻找基本的R解决方案，则可以使用split用cyl分隔数据帧，然后像以前一样使用sapply：

S <- split( mtcars, mtcars$cyl )
lapply( S, function(x) sapply(x, mean) )

您的第二个问题主要是基于观点的，因此我将为我提供：tidyverse包，例如dplyr，它们是在基本R功能的基础上构建的，以提供方便且一致的接口来进行常见数据操作操作。由于这个原因，它通常是可取的，但在特定的开发环境中可能并不总是可用。在后一种情况下，了解如何使用基本R功能很有帮助。