在R语言中对多个数据重复样本应用相同函数实现分组求和的方法

由于你所有重复样本都存储在dat1列表中，只需要先初始化对应存储结果的容器，再在循环中逐次取出每个样本执行原有计算逻辑即可，完整实现代码如下：

# 初始化存储结果的容器
Di <- vector("list", length = r) # 存储每个重复样本的完整分组聚合结果
e <- numeric(length = r) # 存储每个重复样本的Y值总求和结果
di <- vector("list", length = r) # 存储每个重复样本的分组Y求和值

for (m in 1:r) {
  # 取出第m个重复样本
  current_df <- dat1[[m]]
  # 按分组i对Y执行求和
  Di[[m]] <- aggregate(Y, by = list(i = current_df$i), FUN = sum)
  # 计算当前样本所有分组的Y值总和
  e[m] <- colSums(Di[[m]][2])
  # 提取当前样本的分组求和结果列
  di[[m]] <- Di[[m]][2]
}

结果调用方式 #

• 查看第k个重复样本的完整聚合结果：调用Di[[k]]
• 查看第k个重复样本的Y总求和值：调用e[k]
• 查看第k个重复样本的分组求和值：调用di[[k]]

如果需要把所有重复的分组求和结果合并为一个数据框，可执行以下代码：

# 合并所有重复的分组求和结果，每列对应一个重复样本
di_all <- do.call(cbind, di)
# 自定义列名区分不同重复
colnames(di_all) <- paste0("重复", 1:r, "_分组求和")

内容的提问来源于stack exchange，提问作者John Majimboni