使用 apply 或 aggregate 执行具有 2 个参数的函数

Question

除了“x”和“y”列之外，我还有几列用于拆分数据的数据框（现在假设为 2）。在通过 2 列进行子集化后，我想在“x”和“y”上执行诸如散点图或 lm 之类的功能。

我一直在每个子集之后存储“迷你”数据并调用进一步的循环，直到获得所需的“x”和“y”，但在 3 个或更多循环后它变得复杂。最近，我尝试创建一个“键”变量来存储所有可能的组合。

有没有一种简单的方法可以先拆分数据并调用函数？也许是应用或聚合的扩展，但所有因素都要经过所有组合。

country <- rep(c("Australia","UK"), 2, each = 6)
gender <- rep(c("M","F"),1, each = 12)
X_height  <- rep(seq(150,200,10),4)
Y_weight  <- c(seq(70,95,5), 
               seq(71,96,5),
               seq(65,90,5),
               seq(66,91,5))



df <- data.frame(country, gender, X_height, Y_weight)

df[,"Key"] <- paste(df$country, df$gender, sep="_")

keys <- unique(df$Key)
par(mfrow = c(2,2))
sapply(1:length(keys), function(i){
  with(subset(df, Key == keys[i]),plot(x = X_height, Y_weight, main = keys[i]))
})

谢谢

Answer 1

听起来你想要聚合函数ave 或包dplyr 或data.table。

如果您只是在绘图，您可以使用ggplot2 和facet_wrap。 Facet wrap 根据您要分组的内容采用一个简短的公式：

library(ggplot2)
ggplot(df, aes(x = X_height, y = Y_weight)) +
       geom_line()  +
       facet_wrap(~country + gender, ncol = 2)
#the same as
ggplot(df, aes(x = X_height, y = Y_weight)) + 
       geom_line()  +
       facet_wrap(~Key, ncol = 2)