r - ave vs tapply。总是唯一(ave)== tapply吗？如果是这样，为什么其中之一存在？

考虑以下 -

set.seed(1)
x <- runif(100)
y <- sample(c('M', 'F', 'D'), 100, TRUE)
aveResult <- ave(x = x, y, FUN = sum)
tapplyResult <- tapply(x, y, sum)
aveResult <- setNames(aveResult, y)
tapplyResult
aveResult[!duplicated(names(aveResult))]

除了输出的长度，这两个函数的结果相同。此外，这也会造成混乱(由于回收而加剧)，就像this case一样。

是否有一个示例，其中一个功能可以执行其他功能不能执行的操作？

最佳答案

ave是一个非常有用的base R函数，该函数可快速有效地基于按组应用功能创建新列(以下是一个简单的示例，该示例使用mean，ave和dplyr方法按组列创建data.table)。

set.seed(24)
df1 <- data.frame(grp = sample(LETTERS, 1e6, replace = TRUE), val = rnorm(1e6))
system.time(with(df1, ave(val, grp)))
#   user  system elapsed
#  0.070   0.004   0.073

library(dplyr)
system.time(df1 %>%
              group_by(grp) %>%
              mutate(new = mean(val)))
#   user  system elapsed
#  0.159   0.000   0.160

library(data.table)
system.time(setDT(df1)[, new := mean(val), by = grp])
#  user  system elapsed
#  0.056   0.000   0.057

而tapply提供摘要输出。 ave的主要优点之一是，我们不必担心输出的顺序，因为它始终以与行相同的顺序提供输出。即使在某些tidyverse函数中，这也可以改变。 sort的unique和ave值是否始终等于tapply的问题-这取决于。对于某些功能，我们可以在list中获得汇总的tapply输出

tapply(1:10, rep(LETTERS[1:3], c(3, 3, 4)), FUN = range)

而ave在这里失败，因为它与每个组的长度都不匹配

ave(1:10, rep(LETTERS[1:3], c(3, 3, 4)), FUN = range)

并给出警告

关于r - ave vs tapply。总是唯一(ave)== tapply吗？如果是这样，为什么其中之一存在？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/51183515/