Repare los hábitos basados ​​en la forma con plyr: derretir/fundir frente a ddply

Question

Estoy acostumbrado a hacer melt y cast todo el tiempo, y esta vez estoy buscando una línea limpia.

require(reshape) 
# first I melt some data: 
m <- melt(mtcars, id.vars = c("cyl", "am"), measure.vars = "hp") 
# then cast it: 
cast(m, cyl + am ~ ., each(min, mean, sd, max)) 
    cyl am min  mean  sd max 
1 4 0 62 84.66667 19.65536 97 
2 4 1 52 81.87500 22.65542 113 
3 6 0 105 115.25000 9.17878 123 
4 6 1 110 131.66667 37.52777 175 
5 8 0 150 194.16667 33.35984 245 
6 8 1 264 299.50000 50.20458 335 

¿Esto es posible con ddply o smth? Estoy desesperado por un trazador de líneas. Probé:

ddply(mtcars, cyl + am ~ hp, each(min, max)) 
    cyl am hp min max 
1 4 0 62 0 146.7 
2 4 0 95 0 140.8 
3 4 0 97 0 120.1 
4 4 1 52 1 75.7 
5 4 1 65 1 71.1 
6 4 1 66 1 79.0 
7 4 1 91 0 120.3 
8 4 1 93 1 108.0 
9 4 1 109 1 121.0 
10 4 1 113 1 113.0 
11 6 0 105 0 225.0 
12 6 0 110 0 258.0 
13 6 0 123 0 167.6 
14 6 1 110 0 160.0 
15 6 1 175 0 175.0 
16 8 0 150 0 318.0 
17 8 0 175 0 400.0 
18 8 0 180 0 275.8 
19 8 0 205 0 472.0 
20 8 0 215 0 460.0 
21 8 0 230 0 440.0 
22 8 0 245 0 360.0 
23 8 1 264 0 351.0 
24 8 1 335 0 335.0 

por supuesto, esto funciona, pero no con un resumen de hp por cyl y am. Es poco hace tiempo que no uso plyr y reshape así que tipo de músculo perdido mi ... así ... excusa-moi verter pregunta triviale une ... =/

Answer 1

summmarize puede ser su amigo:

ddply(m, c("cyl", "am"), summarize 
     , min = min(value) 
     , mean = mean(value) 
     , sd = sd(value) 
     , max = max(value) 
) 

    cyl am min  mean  sd max 
1 4 0 62 84.66667 19.65536 97 
2 4 1 52 81.87500 22.65542 113 
3 6 0 105 115.25000 9.17878 123 
4 6 1 110 131.66667 37.52777 175 
5 8 0 150 194.16667 33.35984 245 
6 8 1 264 299.50000 50.20458 335 

Answer 2

Usando plyr:

> require(plyr) 
> ddply(mtcars,c("cyl","am"),summarise, min=min(hp), mean=mean(hp), sd=sd(hp), max=max(hp)) 
    cyl am min  mean  sd max 
1 4 0 62 84.66667 19.65536 97 
2 4 1 52 81.87500 22.65542 113 
3 6 0 105 115.25000 9.17878 123 
4 6 1 110 131.66667 37.52777 175 
5 8 0 150 194.16667 33.35984 245 
6 8 1 264 299.50000 50.20458 335 

Answer 3

> ddply(mtcars, .(cyl, am), summarise, 
     min=min(hp), mean=mean(hp), sd=sd(hp), max=max(hp)) 
    cyl am min  mean  sd max 
1 4 0 62 84.66667 19.65536 97 
2 4 1 52 81.87500 22.65542 113 
3 6 0 105 115.25000 9.17878 123 
4 6 1 110 131.66667 37.52777 175 
5 8 0 150 194.16667 33.35984 245 
6 8 1 264 299.50000 50.20458 335 

no estoy seguro de cómo evitar tener que nombrar cada función dos veces , aunque ...