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R语言总结数据框操作（plyr包）辅助小函数1 splat函数：作用：把原函数中多个参数打包为一个list作为参数，然后输出新的函数。也就是说本来某个函数需要输入多个参数，现在套上splat后，只要输入一个参数list就可以了，不需要单独地输入参数。它的作用结果是把一个函数变成一个新函数。m*ply(a_matrix, FUN)的作用和a*ply(a_matrix，1，splat(FUN))一样eg:（1）参数使用 hp_per_cyl-function(hp,cyl,...) hp/cyl splat(hp_per_cyl)(mtcars[1,])1] 18.33333 splat(hp_per_cyl)(mtcars) [1] 18.33333 18.33333 23.25000 18.33333 21.87500 17.50000 30.62500 15.50000 23.75000[10] 20.50000 20.50000 22.50000 22.50000 22.50000 25.62500 26.87500 28.75000 16.50000[19] 13.00000 16.25000 24.25000 18.75000 18.75000 30.62500 21.87500 16.50000 22.75000[28] 28.25000 33.00000 29.16667 41.87500 27.25000等价于： hp_per_cyl(mtcars$hp,mtcars$cyl)splat函数的优点就是可以不用拆分字段，可以一起输入作为参数。（2）与plyr函数合用： f-function(mpg,wt,...) data.frame(mw=mpg/wt) ddply(mtcars,.(cyl),splat(f))2 each函数作用：把多个函数汇聚成一个函数，当使用这个函数时，将分别作用多个函数。它的作用结果是把一个函数变成一个新函数。不足：不能给作用的函数指定附加参数，只能使用默认参数。eg: fun-function(x) c(min=min(x),max=max(x),mean=mean(x)) fun(1:10)等价于 f-each(min,max,mean) f(1:10)3 colwise函数colwise(.fun,.cols,...)说明：.fun：要转化的函数；.cols是测试数据框的列是否应包含的判别函数或者是·要包含的列的名称。catcolwise(.fun,...)与colwise功能类似，只是对离散型变量有效numcolwise(.fun,...)与colwise功能类似，只是对数值型变量有效作用：把作用于数据框行向量的函数（如mean，median等）转化为作用于数据框列向量的函数。于plyr函数一起使用十分方便。作用结果生成一个新的函数。eg： nmissing-function(x) sum(is.na(x)) colwise(nmissing)(baseball) colwise(nmissing,.(sb,cs,so))(baseball) ddply(baseball,.(year),colwise(nmissing,.(sb,cs,so))) numcolwise(nmissing)(baseball)等价于：colwise(nmissing,is.numeric)(baseball) catcolwise(nmissing)(baseball)等价于：colwise(nmissing,is.discrete)(baseball)4 failwith函数failwith(default=NULL, f, quiet=FALSE)作用：修正一个函数，使得当该函数出现错误时返回一个设定的默认值，默认为空。作用结果生成一个新的函数。 f-function(x) if (x==1) stop(Error) else 1 f(1)Error in f(1) : Error safef-failwith(,f) safef(1)Error in f(...) : ErrorNULL safef-failwith(12,f,quiet=TRUE) safef(1)[1] 125 summarise()函数summarise(.data, ...)作用：对数据框做统计汇总，…为设定的统计方法或函数Eg： summarise(baseball,duration=max(year)-min(year),nteams=length(unique(team))) duration nteams1 136 132 head(ddply(baseball,id,summarise,d