按多列进行分组并合计其他多列
我有一个约200列的数据框，其中我想表前十组左右，这是因素和总结其余的列。
我列出了所有想要分组的列名以及我想要聚合的所有列的列表。
我正在寻找的输出格式需要是具有相同col数的相同dataframe，只是分组在一起。
有使用包data.table ， plyr或其他的解决scheme吗？
data.table的方法是：
DT[, lapply(.SD,sum), by=list(col1,col2,col3,...)]
要么
DT[, lapply(.SD,sum), by=colnames(DT)[1:10]]
其中.SD是（D）ata的（S）ubset， 不包括组列。 （另外：如果您需要一般参考组列，他们在.BY 。）
这似乎是一个ddply的任务（我使用“plyr”包含的“棒球”数据集）：
library(plyr) groupColumns = c("year","team") dataColumns = c("hr", "rbi","sb") res = ddply(baseball, groupColumns, function(x) colSums(x[dataColumns])) head(res)
这给每个groupColumns在dataColumns中指定的列的总和。
在基地R这将是…
aggregate( as.matrix(df[,11:200]), as.list(df[,1:10]), FUN = sum)
编辑 ：自从我写这个聚合函数已经走了很长一段路。 没有一个上面的铸造是必要的。
aggregate( df[,11:200], df[,1:10], FUN = sum )
有很多种方法来写这个。 假设前10列被命名为a1到a10我喜欢以下内容，即使它是详细的。
aggregate(. ~ a1 + a2 + a3 + a4 + a5 + a6 + a7 + a8 + a9 + a10, data = dat, FUN = sum)
（你可以使用粘贴构build公式和使用formula ）
使用plyr :: ddply：
library(plyr) ddply(dtfr, .(name1, name2, namex), numcolwise(sum))
dplyr方式是：
library(dplyr) df %>% group_by(col1, col2, col3) %>% summarise_each(funs(sum))
您可以通过使用?dplyr::select帮助文件中提到的特殊function来进一步指定要汇总或从summarise_each中排除的列。
使用data.table的简单和正确的方法，您可以select和取消select任何您想要进行分组和data.table列：
DT[, lapply(.SD,sum), by= eval( colnames( DT[,c(1,2,3:10),with=F][,-c(7,8),with=F] ) ) , .SDcols=colnames( DT[,c(100:200),with=F][,-c(10:20),with=F] ) ]
