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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！