我的代码是:
Normality <- tapply(input$TotalAuthBdNet.USD., input$Country, summary)
显示的输出是:
$Albania
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
0.000e+00 1.066e+04 2.730e+04 3.403e+07 5.015e+04 2.720e+09
$Angola
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
5405 15323 52522 486451 170000 4513196
$`Antigua and Barbuda`
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. NA's
22622 22622 22622 22622 22622 22622 2
$Argentina
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. NA's
0 15814 45000 212800 193626 4080293 15
国家/地区名称是行,每个国家/地区都有此类统计信息。我希望输出为:
Country Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. NA's
Albania 0.000e+00 1.066e+04 2.730e+04 3.403e+07 5.015e+04 2.720e+09
Angola 5405 15323 52522 486451 170000 4513196
Argentina 0 15814 45000 212800 193626 4080293 15
国家/地区名称是从文件中识别的列表。
答案 0 :(得分:0)
一个简单的rbind
可以......例如。
do.call(rbind, tapply(mpg$year, mpg$model, summary))
答案 1 :(得分:0)
您也可以直接致电aggregate
,这样您就不需要额外的步骤了:
aggregate(Sepal.Length ~ Species, iris, summary)
# Species Sepal.Length.Min. Sepal.Length.1st Qu. Sepal.Length.Median Sepal.Length.Mean Sepal.Length.3rd Qu. Sepal.Length.Max.
# 1 setosa 4.300 4.800 5.000 5.006 5.200 5.800
# 2 versicolor 4.900 5.600 5.900 5.936 6.300 7.000
# 3 virginica 4.900 6.225 6.500 6.588 6.900 7.900