資料分類彙總的方法有很多種，工具也有很多，這次為大家一一介紹，各種工具如何進行分類彙總，大家自行判斷，覺得哪種最好用，就用哪種，畢竟工具不重要，高效出結果才最重要。

為了方便舉例，所用的資料集就是鸞尾花資料集，5個欄位（Sepal.Length、Sepal.Width、Petal.Length、Petal.Width、Species），每個欄位150個觀測值，

1）根據Species來計算各種型別的花萼的長度均值

1.Excel—資料透視表

在Excel中選擇插入—資料透視表—選中所有的資料——在右側的行標籤選中Species，數值選擇Sepal.Length，值欄位設定計算型別為平均值

2.SPSS—分析—個案彙總

將資料匯入spss中，選擇分析——個案彙總

在分組變數中選擇Species,在變數中選擇Sepal.Length,在統計量中選擇均值，記得不要勾選顯示個案哦！輸出結果如下：

可以看到資料沒有缺失值，彙總結果在圖表中展示。SPSS操作偏傻瓜式，比較好上手，輸出結果也很直觀。

3.  R—aggregate（）函式

載入dplyr包，使用aggregate()函式，選定統計的欄位、分類的欄位以及統計函式程式碼如下：

> result<-aggregate(x=iris$Sepal.Length, by= list(iris$Species), FUN = mean)
> result
     Group.1     x
1     setosa 5.006
2 versicolor 5.936
3  virginica 6.588
 

R語言的優勢不言而喻，一行程式碼出結果，直觀，唯一的缺陷是沒有對合計值求均值。

2）對花瓣的長度Petal.Length進行分類，0~2定義為短，3~4定義為正常，5~6定義為長，然後統計各種型別的各種情況

1.Excel實現，ifelse函式+資料透視表

首先定義出花瓣情況：IF(D2>=4,"長",IF(D2>=3,"正常","短"))

然後輸出統計結果

這裡的目錄分為兩級，一級是種類，二級是花瓣情況，分別統計了各種情況花瓣的數量和對應均值

2）SPSS—轉換—重新編碼為不同變數+個案彙總

輸出花瓣情況後，選擇個案彙總，將Species和花瓣情況都選入分組變數，變數中輸入Petal.Length，統計量選擇個案數和均值

輸出個案彙總結果

3. R實現：需要用到within函式和aggregate函式，利用within函式定義出長、正常、短，利用aggregate函式按照Species和花瓣情況計算均值

testdata<-within(  
  iris,{  
    a<-NA  
    a[iris$Petal.Length<=2]<-"短"
    a[iris$Petal.Length<=4&iris$Petal.Length>=2]<-"正常"
    a[iris$Petal.Length>4]<-"長"
  }  
)
aggregate(testdata$Petal.Length,by=list(testdata$Species,testdata$a),FUN="mean")

> aggregate(testdata$Petal.Length,by=list(testdata$Species,testdata$a),FUN="mean")
     Group.1 Group.2        x
1     setosa      短 1.462000
2 versicolor      長 4.517647
3  virginica      長 5.552000
4 versicolor    正常 3.712500

> table(list(testdata$Species,testdata$a))
            .2
.1           短 長 正常
  setosa     50  0    0
  versicolor  0 34   16
  virginica   0 50    0

直接對Species和花瓣情況統計，可以很直觀看到彙總結果。

以上就是對分類彙總分享的內容，有問題歡迎溝通討論！