在 R 中有很多方法可以做到这一点。具体来说，by、aggregate、split 和 plyr、cast、tapply、data.table、dplyr 等等第四次。
从广义上讲，这些问题的形式是拆分-应用-组合。 Hadley Wickham 写了一篇beautiful article，它将让您更深入地了解整个问题类别，非常值得一读。他的plyr 包实现了通用数据结构的策略，而dplyr 是针对数据帧调整的更新的实现性能。它们允许解决相同形式但比这更复杂的问题。作为解决数据操作问题的通用工具，它们非常值得学习。
性能是非常大的数据集的一个问题，因此很难击败基于data.table 的解决方案。但是，如果您只处理中等规模或更小的数据集，那么花时间学习 data.table 可能不值得。 dplyr 也可以很快，所以如果你想加快速度，但不太需要 data.table 的可扩展性，这是一个不错的选择。
以下许多其他解决方案不需要任何额外的软件包。其中一些在中大型数据集上甚至相当快。它们的主要缺点是隐喻或灵活性之一。通过比喻，我的意思是它是一种工具，旨在强迫其他东西以“聪明”的方式解决这种特殊类型的问题。我所说的灵活性是指他们缺乏解决范围广泛的类似问题或轻松产生整洁输出的能力。
示例
base函数
tapply:
tapply(df$speed, df$dive, mean)
# dive1 dive2
# 0.5419921 0.5103974
aggregate：
aggregate接受data.frames，输出data.frames，使用公式接口。
aggregate( speed ~ dive, df, mean )
# dive speed
# 1 dive1 0.5790946
# 2 dive2 0.4864489
by：
在其最用户友好的形式中，它接受向量并对它们应用函数。但是，它的输出并不是一种非常易于操作的形式。：
res.by <- by(df$speed, df$dive, mean)
res.by
# df$dive: dive1
# [1] 0.5790946
# ---------------------------------------
# df$dive: dive2
# [1] 0.4864489
为了解决这个问题，对于 by 的简单使用，taRifx 库中的 as.data.frame 方法有效：
library(taRifx)
as.data.frame(res.by)
# IDX1 value
# 1 dive1 0.6736807
# 2 dive2 0.4051447
split：
顾名思义，它只执行拆分-应用-组合策略的“拆分”部分。为了使其余的工作，我将编写一个使用sapply 进行应用组合的小函数。 sapply 自动尽可能简化结果。在我们的例子中，这意味着一个向量而不是一个 data.frame，因为我们只有一维结果。
splitmean <- function(df) {
s <- split( df, df$dive)
sapply( s, function(x) mean(x$speed) )
}
splitmean(df)
# dive1 dive2
# 0.5790946 0.4864489
外部包
data.table：
library(data.table)
setDT(df)[ , .(mean_speed = mean(speed)), by = dive]
# dive mean_speed
# 1: dive1 0.5419921
# 2: dive2 0.5103974
dplyr：
library(dplyr)
group_by(df, dive) %>% summarize(m = mean(speed))
plyr（dplyr 的前身）
以下是official page 对plyr 的评价：
使用base R 函数（如split 和
apply 系列函数），但 plyr 让这一切变得更容易
与：
- 完全一致的名称、参数和输出
- 通过
foreach 包实现方便的并行化
- data.frames、矩阵和列表的输入和输出
- 用于跟踪长期运行操作的进度条
- 内置错误恢复和信息丰富的错误消息
- 在所有转换中维护的标签
换句话说，如果您学习一种用于拆分-应用-组合操作的工具，它应该是plyr。
library(plyr)
res.plyr <- ddply( df, .(dive), function(x) mean(x$speed) )
res.plyr
# dive V1
# 1 dive1 0.5790946
# 2 dive2 0.4864489
重塑2：
reshape2 库在设计时并未将拆分-应用-组合作为其主要关注点。相反，它使用两部分熔化/铸造策略来执行m a wide variety of data reshaping tasks。但是，由于它允许聚合函数，因此可以用于此问题。它不是我对拆分应用组合操作的首选，但它的重塑功能非常强大，因此您也应该学习这个包。
library(reshape2)
dcast( melt(df), variable ~ dive, mean)
# Using dive as id variables
# variable dive1 dive2
# 1 speed 0.5790946 0.4864489
基准
10 行，2 组
library(microbenchmark)
m1 <- microbenchmark(
by( df$speed, df$dive, mean),
aggregate( speed ~ dive, df, mean ),
splitmean(df),
ddply( df, .(dive), function(x) mean(x$speed) ),
dcast( melt(df), variable ~ dive, mean),
dt[, mean(speed), by = dive],
summarize( group_by(df, dive), m = mean(speed) ),
summarize( group_by(dt, dive), m = mean(speed) )
)
> print(m1, signif = 3)
Unit: microseconds
expr min lq mean median uq max neval cld
by(df$speed, df$dive, mean) 302 325 343.9 342 362 396 100 b
aggregate(speed ~ dive, df, mean) 904 966 1012.1 1020 1060 1130 100 e
splitmean(df) 191 206 249.9 220 232 1670 100 a
ddply(df, .(dive), function(x) mean(x$speed)) 1220 1310 1358.1 1340 1380 2740 100 f
dcast(melt(df), variable ~ dive, mean) 2150 2330 2440.7 2430 2490 4010 100 h
dt[, mean(speed), by = dive] 599 629 667.1 659 704 771 100 c
summarize(group_by(df, dive), m = mean(speed)) 663 710 774.6 744 782 2140 100 d
summarize(group_by(dt, dive), m = mean(speed)) 1860 1960 2051.0 2020 2090 3430 100 g
autoplot(m1)
像往常一样，data.table 的开销要多一些，因此对于小型数据集来说大约是平均水平。不过，这些都是微秒，所以差异是微不足道的。任何一种方法在这里都可以正常工作，您应该根据以下条件进行选择：
- 您已经熟悉或想要熟悉的内容（
plyr 的灵活性始终值得学习；data.table 如果您打算分析大型数据集，则值得学习；by 和 aggregate 和split 都是基础 R 函数，因此普遍可用）
- 它返回什么输出（数字、data.frame 或 data.table - 后者继承自 data.frame）
1000 万行，10 个组
但是如果我们有一个大数据集呢？让我们尝试将 10^7 行分成十个组。
df <- data.frame(dive=factor(sample(letters[1:10],10^7,replace=TRUE)),speed=runif(10^7))
dt <- data.table(df)
setkey(dt,dive)
m2 <- microbenchmark(
by( df$speed, df$dive, mean),
aggregate( speed ~ dive, df, mean ),
splitmean(df),
ddply( df, .(dive), function(x) mean(x$speed) ),
dcast( melt(df), variable ~ dive, mean),
dt[,mean(speed),by=dive],
times=2
)
> print(m2, signif = 3)
Unit: milliseconds
expr min lq mean median uq max neval cld
by(df$speed, df$dive, mean) 720 770 799.1 791 816 958 100 d
aggregate(speed ~ dive, df, mean) 10900 11000 11027.0 11000 11100 11300 100 h
splitmean(df) 974 1040 1074.1 1060 1100 1280 100 e
ddply(df, .(dive), function(x) mean(x$speed)) 1050 1080 1110.4 1100 1130 1260 100 f
dcast(melt(df), variable ~ dive, mean) 2360 2450 2492.8 2490 2520 2620 100 g
dt[, mean(speed), by = dive] 119 120 126.2 120 122 212 100 a
summarize(group_by(df, dive), m = mean(speed)) 517 521 531.0 522 532 620 100 c
summarize(group_by(dt, dive), m = mean(speed)) 154 155 174.0 156 189 321 100 b
autoplot(m2)
那么data.table 或dplyr 使用data.tables 上的操作显然是要走的路。某些方法（aggregate 和 dcast）开始看起来很慢。
1000 万行，1000 个组
如果您有更多组，则差异会变得更加明显。 1,000 个组和相同的 10^7 行：
df <- data.frame(dive=factor(sample(seq(1000),10^7,replace=TRUE)),speed=runif(10^7))
dt <- data.table(df)
setkey(dt,dive)
# then run the same microbenchmark as above
print(m3, signif = 3)
Unit: milliseconds
expr min lq mean median uq max neval cld
by(df$speed, df$dive, mean) 776 791 816.2 810 828 925 100 b
aggregate(speed ~ dive, df, mean) 11200 11400 11460.2 11400 11500 12000 100 f
splitmean(df) 5940 6450 7562.4 7470 8370 11200 100 e
ddply(df, .(dive), function(x) mean(x$speed)) 1220 1250 1279.1 1280 1300 1440 100 c
dcast(melt(df), variable ~ dive, mean) 2110 2190 2267.8 2250 2290 2750 100 d
dt[, mean(speed), by = dive] 110 111 113.5 111 113 143 100 a
summarize(group_by(df, dive), m = mean(speed)) 625 630 637.1 633 644 701 100 b
summarize(group_by(dt, dive), m = mean(speed)) 129 130 137.3 131 142 213 100 a
autoplot(m3)
所以data.table 继续很好地扩展，dplyr 在data.table 上运行也很好，dplyr 在data.frame 上运行速度慢了一个数量级。 split/sapply 策略在组数上的扩展性似乎很差（这意味着split() 可能很慢，而sapply 很快）。 by 仍然相对高效——在 5 秒时，用户肯定会注意到它，但对于这么大的数据集来说仍然不是不合理的。尽管如此，如果您经常使用这种大小的数据集，data.table 显然是要走的路 - 100% data.table 以获得最佳性能或dplyr 与dplyr 一起使用data.table 作为可行的替代方案。