嘿，针对你需要按Brand和Candy的唯一组合对time求和的需求，我推荐两个适合处理大型数据集的高效工具：data.table和dplyr（tidyverse生态的一部分），它们的性能远优于基础R的aggregate函数，尤其数据量很大的时候。

方案一：使用data.table（速度最优） #

data.table是专门为大数据处理设计的包，操作语法简洁且执行效率极高。

1. 先安装并加载包（如果还没装的话）：

# 安装包（仅第一次需要）
install.packages("data.table")
# 加载包
library(data.table)

2. 将你的数据转换为data.table格式并执行分组求和：

# 把PlanetData转换为data.table
setDT(PlanetData)
# 按Brand和Candy分组，对time求和，结果列命名为total_time
summed_data <- PlanetData[, .(total_time = sum(time)), by = .(Brand, Candy)]

方案二：使用dplyr（语法更直观，适合tidyverse用户） #

如果你习惯tidyverse的语法风格，dplyr的分组操作同样高效，且可读性强。

1. 安装并加载包：

# 安装tidyverse（包含dplyr，仅第一次需要）
install.packages("tidyverse")
# 加载dplyr
library(dplyr)

2. 执行分组求和：

summed_data <- PlanetData %>%
  group_by(Brand, Candy) %>%
  summarise(total_time = sum(time), .groups = "drop")

这里的.groups = "drop"是为了在分组计算后取消分组状态，避免后续操作的潜在问题；如果需要保留分组，可以去掉这个参数。

补充：基础R的方法（不推荐用于大型数据集） #

如果暂时不想加载额外包，基础R的aggregate也能实现，但数据量很大时速度会慢很多：

summed_data <- aggregate(time ~ Brand + Candy, data = PlanetData, FUN = sum)

另外，不管用哪种方法，最终的summed_data都会是你想要的结果——每个Brand+Candy组合只出现一次，对应time的总和。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Robert J