本篇内容主要讲解“R语言怎么实现数据汇总”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“R语言怎么实现数据汇总”吧!

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行列求和、平均值和频度

rowSums, colSums,rowMeans, colMeans 可以简单理解为按行或列求和或求均值，table把数字或字符当成因子统计频度，都相当简单：

1.   > a <- array(rep(1:3, each=3), dim=c(3,3)) 

2.   > a 

3.   > rowSums(a) 

4.   [1] 6 6 6 

5.   > colSums(a) 

6.   [1] 3 6 9 

7.   > table(a) 

对于多维数组，rowSums,colSums, rowMeans, colMeans的使用稍为复杂点。它们的参数为：

1.   colSums (x, na.rm = FALSE, dims = 1) 

2.   rowSums (x, na.rm = FALSE, dims = 1) 

3.   colMeans(x, na.rm = FALSE, dims = 1) 

4.   rowMeans(x, na.rm = FALSE, dims = 1) 

其中dims为整数，表示哪个或哪些维数被看做行或列，对于row统计函数，dims+1及以后的维度被看做行，对于col函数，dims及以前的维度（1:dims）被看做列：

1.   > b <- array(rep(1:3, each=9), dim=c(3,3,3)) 

2.   > b 

3.   > rowSums(b) 

4.   [1] 18 18 18 

5.   > rowSums(b,dims=1) 

6.   [1] 18 18 18 

7.   > rowSums(b,dims=2) 

8.        [,1] [,2] [,3] 

9.   [1,]    6    6    6 

10.  [2,]    6    6    6 

11.  [3,]    6    6    6 

12.  > colSums(b) 

13.       [,1] [,2] [,3] 

14.  [1,]    3    6    9 

15.  [2,]    3    6    9 

16.  [3,]    3    6    9 

17.  > colSums(b,dims=2) 

18.  [1]  9 18 27 

table可以统计数字出现的频率，也可以统计其他可以被看做因子的数据类型：

1.   > table(b) 

2.   b 

3.   1 2 3  

4.   9 9 9  

5.   > c <- sample(letters[1:5], 10, replace=TRUE)  

6.   > c 

7.    [1] "a" "c" "b" "d" "a" "e" "d" "e" "c" "a" 

8.   > table(c) 

9.   c 

10.  a b c d e  

11.  3 1 2 2 2  

如果参数不只一个，它们的长度应该一样，结果是不同因子组合的频度表：

1.   > a <- rep(letters[1:3], each=4) 

2.   > b <- sample(LETTERS[1:3],12,replace=T) 

3.   > table(a,b) 

4.      b 

5.   a   A B C 

6.     a 0 3 1 

7.     b 3 0 1 

8.     c 1 1 2 

到此，相信大家对“R语言怎么实现数据汇总”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！

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