别担心，我会用新手友好的方式一步步教你完成这个需求，全程代码复制粘贴就能用~

步骤1：准备你的数据 #

首先，如果你是用样本数据测试，可以先把数据转换成R能识别的数据框：

# 创建样本数据框
df <- data.frame(
  ID = 1:10,
  Group = c("A", "A", "A", "B", "B", "C", "C", "C", "D", "D"),
  Score = c(1, 3, 2, 5, 1, 1, 2, 4, 1, 3)
)

如果你的数据是存在CSV文件里的，用下面的代码导入（记得把路径改成你自己的文件路径）：

df <- read.csv("你的数据文件路径.csv")

步骤2：加载分组计算的工具包 #

咱们用dplyr包来做分组计算，它的语法非常直观，适合新手。如果还没安装过，先运行安装代码：

install.packages("dplyr")  # 只需要安装一次

然后加载包：

library(dplyr)

步骤3：分组计算AdjustedScore #

这一步就是核心操作了，按Group分组，然后计算每组Score的平方和的平方根：

result <- df %>%
  group_by(Group) %>%  # 按Group列分组
  summarize(
    AdjustedScore = sqrt(sum(Score^2))  # 计算平方和的平方根
  )

# 查看结果
print(result)

简单解释一下：

• %>%是管道符，意思是把左边的数据传递给右边的函数处理，新手不用深究，跟着写就行
• group_by(Group)告诉R要按Group列的不同值分组
• summarize()用来对每组做汇总计算，这里的sqrt(sum(Score^2))就是先把每组的Score平方，然后求和，最后开平方根，和你要的√(1+9+4)逻辑完全一致

运行结果 #

运行上面的代码后，你会得到这样的结果：

# A tibble: 4 × 2
  Group AdjustedScore
  <chr>         <dbl>
1 A              3.74
2 B              5.10
3 C              4.58
4 D              3.16

完全符合你要的仅包含Group和AdjustedScore两列的要求~

内容的提问来源于stack exchange，提问作者azCats