Rcmdr.kr: An R Commander User in Korea

활성 데이터셋

Active data set

R Commander의 메뉴 기반 사용법의 큰 특징은 활성 데이터셋에 관한 것이 될 것이다. 입력 창에 명령문을 입력하는 일반적인 방법과 달리 메뉴 기반 R Commander는 활성화된 데이터셋 하나만을 다룬다. (물론 데이터셋 병합하기는 두개 이상의 데이터셋을 필요로 한다)

아래 화면에 왼쪽에 R 아이콘이 있고, 그 옆에 '데이터셋: Prestige'이 보일 것이다. Prestige 라는 데이터셋이 활성화되어서 R Commander에서 사용할 준비가 되었다는 의미가 된다:

데이터 > 활성 데이터셋 > 모든 문자 변수를 요인으로 변환하기
Data > Active data set > Convert all character variables to factors

메뉴창의 기능이 비활성화되어 있다. 어느 데이터셋이 활성화되었음에도 이 기능이 비활성화되어 있다면, 이 데이터셋에는 문자 변수가 없다는 뜻이다. 예를 들어, carData 패키지에 있는 Prestige 데이터셋에는 문자변수가 없다. 이 경우, <모든 문자 변수를 요인으로 변환하기> 기능이 비활성화 상태에 있다.

str() 함수를 이용하여 Prestige 변수의 내부 구조를 살펴보면, 변수 유형에 int, num, factor가 있지만, chr (character)는 없다.

임의로 character 변수를 생성해보자. Prestige 데이터셋의 요인형 type 변수를 문자형으로 변환시킨후 R Commander의 인식 과정을 살펴보자.

Prestige$문자형변수이름 <- as.character(Prestige$요인형변수)
그리고, 다시 한번 str(Prestige)로 추가된 문자형 변수가 담긴 데이터셋의 내부 구조를 살펴보자. type.chr 라는 문자형 변수의 정보가 마지막에 보일 것이다. 입력창에 다음과 같이 입력한다:

활성화된 데이터셋에 문자형 변수가 포함된 경우, <모든 문자 변수를 요인으로 변환하기> 기능이 활성화된다.

strings2factors() 함수를 사용한다. 마지막 변수 type.chr의 변수 유형을 살펴보라.

?strings2factors  # car 패키지의 strings2factors 도움말 보기

M <- Moore # from the carData package
M$partner <- as.character(Moore$partner.status)
M$fcat <- as.character(Moore$fcategory)
M$names <- rownames(M) # values are unique
str(M)
str(strings2factors(M))
str(strings2factors(M,
  levels=list(partner=c("low", "high"), fcat=c("low", "medium", "high"))))
str(strings2factors(M, which="partner", levels=list(partner=c("low", "high"))))
str(strings2factors(M, not="partner", exclude.unique=FALSE))

데이터 > 활성 데이터셋 > 넓은 형식에서 긴 형식으로 데이터셋 모양바꾸기...
Data > Active data set > Reshape data set from wide to long format...

먼저, 첨부된 carData 패키지에서 OBrienKaiser 패키지를 활성화하자.
https://rcmdr.kr/95

Data > Read data set from an attached package... 메뉴를 통해서 carData 패키지선택 후 OBrienKaiser 데이터셋을 찾아 선택할 수 있다.
https://rcmdr.kr/37

OBrienKaiser 데이터셋은 다음처럼 16개의 행과 17개의 열로 구성되어 있다:

17개의 변수에서 pre.(1, 2, 3, 4, 5), post.(1, 2, 3, 4, 5), fup.(1, 2, 3, 4, 5) 등이 15개의 변수를 구성하고 있다.

아래 메뉴창에서 <within-subjects 행(row) 요인 이름: >에 pre, post, fup을 포괄하는 phase를, <within-subjects 열(column) 요인 이름: >에 1, 2, 3, 4, 5를 포괄하는 hour를 넣자.

<최대 5수준까지 각 within-subjects 요인의 수준 이름을 지정하기> 아래의 행(row) 이름에 pre, post, fup을 넣고, 열(column) 이름에 1, 2, 3, 4, 5을 넣는다. 사례가 담길 곳에는 pre.1, pre.2, pre.3, pre.4, pre.5, post.1, post.2, post.3, post.4, post.5, fup.1, fup.2, fup.3, fup.4, fup.5 을 차례로 찾아 넣는다. 만약 잘못 입력되어 중복이름이 포함되면, 오류: 이중의 행(row) 수준 이름이 있습니다: 라는 오류문을 알림글에서 보게 될 것이다.

선택기능 메뉴창을 열고, OBrienKaiserLong1이라고 데이터셋 이름을 넣자. 그리고, <반응변수: >에 score라고 입력하자. carData 패키지에 있는 OBrienKaiserLong과 동일한 구조를 만들고 데이터셋 내부를 비교하기 위함이다.

OBrienKaiserLong1의 데이터셋 내부는 다음과 같은 구성이다:

https://rcmdr.tistory.com/96

?ReshapeDatasetDialogs  # Rcmdr 패키지의 ReshapeDatasetDialogs 도움말 보기

데이터 > 활성 데이터셋 > 긴 형식에서 넓은 형식으로 데이터셋 모양바꾸기...
Data > Active data set > Reshape data set from long to wide format...

간혹, ID를 갖는 주체(subject, 주로 사람 또는 집단의 개체)가 반복적으로 사례 값을 갖는 데이터가 있다. 또는 시간의 경과/어떤 사건 전후에 따른 변화값을 갖는 개체들을 다루는 분야에서는 흔한 데이터 형식일 수 있다.

carData 패키지에 포함된 OBrienKaiser, OBrienKaiserLong 데이터를 살펴보자.
https://rcmdr.kr/95

https://rcmdr.kr/96

먼저 OBrienKaiserLong 데이터를 살펴보자. id 변수를 보면 개체 번호(subject)가 반복됨을 알 수 있다. phase 변수는 pre, post, fup가 hour 변수는 1, 2, 3, 4, 5가 반복된다.

전체 240개의 사례는 16개의 개체, 각 개체별 3개의 단계 (pre, post, fup), 각 단계별 5개의 시간대(1, 2, 3, 4, 5)의 score를 1 ~ 11까지 갖는다. 개체 1 ~ 5는 control 집단으로, 개체 6 ~ 9는 A 처방 집단, 개체 10 ~ 16는 B 처방 집단이며, 개체는 여성과 남성 각각 8명씩이다.

새롭게 만드는 변형된 데이터셋의 이름은 활성데이터셋이름Wide로 기본 설정되어있다. OBrienKaiserLong 데이터셋에서 개체를 나타내는 id 변수를 <Subject ID 변수(하나선택)>으로, 변화되는 값을 갖는 요인형 정보 hour, phase를 <Within-subjects 요인 (하나 또는 그 이상 선택)>으로, 변화되는 값인 score를 <상황에 의해 다양화되는 변수 (하나 또는 그 이상 선택)>에서 선택한다.

R Commander 맨 아래에 있는 알림글을 살펴보면,
주석: 데이터셋 OBrienKaiserLong(은)는 240 행과 6 열을 가지고 있습니다.
주석: 데이터셋 OBrienKaiserLongWide(은)는 16 행과 17 열을 가지고 있습니다.
라는 정보를 확인할 수 있다. treatment, gender 변수는 그대로 사용되지만, score별로 hour.phase의 요인 값이 표기되는 형식으로 변수가 15개 생성된다. score.hour(1~5).phase(pre, post, fup) 순서가 되겠다.

?ReshapeDatasetDialogs  # Rcmdr 패키지의 ReshapeDatasetDiaglogs 도움말 보기

데이터 > 활성 데이터셋 > 활성 데이터셋 내보내기...

Data > Active data set > Export active data set...

작업을 마친/ 또는 다른 업무를 위하여 일시적으로 작업한 자료를 하드디스크에 저장하는 경우가 흔하다. .RData로 자료를 저장할 수 있고, 공동작업자와 공유할 수 있지만, 행여 R을 사용하지 않는 분석가/사용자에게 자료를 보내야 하는 경우가 있다. 이 때 사용하는 기능이다.

자료를 텍스트 형식으로 저장하는 경우 다른 도구 사용자(예, 엑셀, PSPP 등)가 쉽게 불러와서 추가 작업을 할 수 있을 것이다. 변수, 행, 문자 등에 대하여 지정하는 옵션이 있다. 결측값 표현 방식도 정할 수 있다. 중요한 것은 필드 구분자이다. 쉼표(,)를 기준으로하는 필드는 .csv로 파일이 저장되고, 여백-탭-세미콜론 등으로 필드 구분자를 지정하면 .txt로 저장된다.

쉼표(',')를 필드 구분자로 사용하는 경우, 내보내는 데이터셋의 확장자는 .csv로 저장된다.

write.table()  함수를 사용한다.

write.table(활성데이터셋, "경로/파일이름.확장자, sep="필드구분자", col.names=, row.names=, quote=, na="결측치표시") 

신경써야 할 것이 하나 더 있다. 대화창에는 등장하지 않지만, 현재 작업하는 컴퓨터의 인코딩 방식으로 자료가 내보내진다. 이 경우 윈도우-맥 애플-리눅스 등의 이기종간 자료 교환에는 인코딩 호환 문제가 발생할 수 있다. Linux는 utf-8, Windows는 cp949를 기본 인코딩으로 사용한다.

write.table(x, file = "", append = FALSE, quote = TRUE, sep = " ",
            eol = "\n", na = "NA", dec = ".", row.names = TRUE,
            col.names = TRUE, qmethod = c("escape", "double"),
            fileEncoding = "")

또 하나, 불편한 점이 있다. <행 이름 쓰기>와 관련된 것이다. <행 이름 쓰기>를 하고 저장한 파일에는 변수이름이 한자리 앞으로 오는 문제가 있다. 행 이름 위의 빈 칸에 첫 변수 이름이 쓰여지기 때문이다. 엑셀이나 다른 도구에서 행 이름 위에 있는 변수 이름을 이동시켜야 하는 불편함이 있다. 그렇다고 행 이름을 안쓰는 것도 문제가 될 수 있다. 일련번호는 상관없겠으나 사례 이름이 삭제되면 정보량이 축소되기 때문이다. 그래서 사례이름을 추가적인 변수명으로 사용하는 꼼수가 흔한 상황이다. 

?write.table  # utils 패키지의 write.table 도움말 보기

## Not run: 
## To write a CSV file for input to Excel one might use
x <- data.frame(a = I("a \" quote"), b = pi)
write.table(x, file = "foo.csv", sep = ",", col.names = NA,
            qmethod = "double")
## and to read this file back into R one needs
read.table("foo.csv", header = TRUE, sep = ",", row.names = 1)
## NB: you do need to specify a separator if qmethod = "double".

### Alternatively
write.csv(x, file = "foo.csv")
read.csv("foo.csv", row.names = 1)
## or without row names
write.csv(x, file = "foo.csv", row.names = FALSE)
read.csv("foo.csv")

## To write a file in Mac Roman for simple use in Mac Excel 2004/8
write.csv(x, file = "foo.csv", fileEncoding = "macroman")
## or for Windows Excel 2007/10
write.csv(x, file = "foo.csv", fileEncoding = "UTF-16LE")

## End(Not run)

데이터 > 활성 데이터셋 > 활성 데이터셋 저장하기...
Data > Active data set > Save active data set...

활성데이터셋을 저장하는 기능이다. 데이터셋과 관련된 여러 작업(하위셋, 결측자료 제거, 누적/합계 등으로 데이터셋 변형 등)을 마친 후 사용하게된다. 대화창에서 저장위치를 결정하고 이름을 정한다. 확장자는 .RData 이다.

save() 함수를 사용한다. Linux 환경에서는아래화면처럼 경로명을 사용한다.
save("활성데이터셋이름", file="경로/Prestige.RData")

save(..., list = character(),
     file = stop("'file' must be specified"),
     ascii = FALSE, version = NULL, envir = parent.frame(),
     compress = isTRUE(!ascii), compression_level,
     eval.promises = TRUE, precheck = TRUE)

?save  # base 패키지의 save 도움말 보기

x <- stats::runif(20)
y <- list(a = 1, b = TRUE, c = "oops")
save(x, y, file = "xy.RData")
save.image() # creating ".RData" in current working directory
unlink("xy.RData")

# set save defaults using option:
options(save.defaults = list(ascii = TRUE, safe = FALSE))
save.image() # creating ".RData"
if(interactive()) withAutoprint({
   file.info(".RData")
   readLines(".RData", n = 7) # first 7 lines; first starts w/ "RDA"..
})
unlink(".RData")

데이터 > 활성 데이터셋 > 결측자료 사례 제거하기...
Data > Active data set > Remove cases with missing data...

데이터셋에 결측자료가 포함되는 경우가 흔하다.

https://rcmdr.tistory.com/84

분석을 앞두고 결측자료(결측데이터)를 어떻게 처리할 것인가가 중요한 경우도 많다. 결측데이터(결측자료)를 제거하는 기능이다. 결측자료가 많은 상황에서 모든 결측자료를 제거하면 사례의 수가 크게 감소하는 위험이 발생하기도 한다. 그래서 결측자료를 제거하기전에 분석에 필요한 하위셋을 먼저 만드는 것을 추천한다.

분석에 사용될 하위셋을 만들고, 결측자료를 제거할 때 <모든 변수 포함하기>/<변수 (하나 이상 선택)>을 결정해야 한다. 선택 이후 새로운 데이터셋 이름을 지정하는 것을 추천한다.

출력창의 정보를 보면 na.omit() 함수가 사용된다. 결측치 4개가 제거된다. 행의 수가 102개에서 98개로 축소된다.

새로운데이터셋 <- na.omit(활성데이터셋)

만약, 데이터셋에서 분석에 포함되는 변수 선정이 분명하고, 선정된 변수들 안에 있을 수 있는 결측치를 제거하고자 할 때는 <모든 변수 포함하기> 대신 <변수 (하나 이상 선택) >에서 변수들을 선택하면 된다.

출력창을 보면, <모든 변수 포함하기> 의 명령문보다 복잡하다.

새로운데이터셋 <- na.omit(활성데이터셋[ , c("선택변수1", "선택변수2", "선택변수3", "선택변수4")])

?na.omit  # base 패키지의 na.omit 도움말 보기

DF <- data.frame(x = c(1, 2, 3), y = c(0, 10, NA))
na.omit(DF)
m <- as.matrix(DF)
na.omit(m)
stopifnot(all(na.omit(1:3) == 1:3))  # does not affect objects with no NA's
try(na.fail(DF))   #> Error: missing values in ...

options("na.action")

데이터 > 활성 데이터셋 > 활성 데이터셋의 누적변수...
Data > Active data set > Stack variables in active data set...

변수에는 수치형 변수와 요인(범주)형 변수, 문자형 변수 등이 있다. 수치형 변수이름을 요인화시켜 데이터셋을 재배열화시키는 것이 이 기능이다. <누적 데이터셋 이름>, <변수 이름>, <요인 이름> 에 미리 추천된 내용이 입력되어 있으나 사용자가 임의로 새롭게 지정할 수 있다. 일반적으로 변수이름을 바꾸기도 한다.

재배열된 데이터셋에서 선택된 수치형 변수들은 요인화된 새로운 변수의 요인 이름으로 변하기 때문에 일반적으로 데이터셋의 사례가 크게 증가한다. 변수를 2개 선택하면 2배, 3개 선택하면 3배로 행의 길이가 길어진다. 위의 화면에서 변수 두개, education, income을 선택하고 나머지를 기본설정 그대로 유지하고 예(OK) 버튼을 누른다. 아래 화면처럼 변경 사항들이 등장한다. R 아이콘 옆에<데이터셋: StackedData>으로 활성 데이터셋이 변경되고, 알림글에 StackedData 데이터셋의 행과 열 정보가 등장한다.

새로운데이터셋 <- stack(활성데이터셋[, c("선택된수치형변수1", "선택된수치형변수2")])
names(새로운데이터셋) <- c("새로운변수이름1", "새로운변수이름2(요인형변수)")

<데이터셋 보기> 버튼을 누르면 어떤 형식으로 데이터셋이 재구성되는지 확인할 수 있다.

?stack  # utils 패키지의 stack 도움말 보기

require(stats)
formula(PlantGrowth)         # check the default formula
pg <- unstack(PlantGrowth)   # unstack according to this formula
pg
stack(pg)                    # now put it back together
stack(pg, select = -ctrl)    # omitting one vector

데이터 > 활성 데이터셋 > 활성 데이터셋에서 행(rows) 제거하기...
Data > Active data set > Remove row(s) from active data set...

활성 데이터셋에서 행을 제거하는 기능이다. 대화창이 열리면 사용자는 제거할 행의 정보를 알고 있는 상황에서 제거를 위한 행을 지정해야 한다. 색인 또는 행의 이름, 행의 일련번호 등을 알고 있어야 한다. 초보자에게는 쉽지 않은 기능이다.

예를 들어 100개의 사례가 일련번호로 지정되어 있다고 가정하자. 1번을 제거하기 위해서는 1을 입력하면 되고, 90번을 제거하기 위해서는 90을 입력하면 되고, 11번에서 20번까지 묶음을 제거하려면 11:20을 입력하면 된다. 만약 1, 11:20, 90을 한꺼번에 제거하려면 어떻해야할까. 1, 11:20, 90을 넣으면 오류문이 출력된다. 오류문을 살펴보면 쉼표(,)가 두 개 찍혀있는 것을 보게될 것이다. 1 11:20 90 으로 입력하면 작동할 것이다. 빈공간(스페이스)이 쉼표 기능을 한다.

예를 들어, Prestige 데이터셋은 6개의 변수와 102개의 사례가 있다. 91번부터 102번까지 12개의 사례를 제거하려고 한다. 다음과 같이 '91:102'를 <제거할 색인 또는 인용된 행(row) 이름> 에 입력한다.

출력창을 살펴보자. 다음과 같은 형식이다:
새로운데이터셋 <- 활성데이터셋[-c(제거시작행번호: 제거마지막행번호), ]
출력창 아래를 보면 알림글에서 사례의 갯수가 90개로 바뀌었음을 알 수 있다.

이렇게 제거할 행을 지정하면, 행의 일련번호가 바뀌는 것을 기억해야 한다. <새로운 데이터셋 이름>으로 데이터셋을 지정하는 것이 필요하다. 이름을 입력하지 않으면 기존 활성 데이터셋 이름을 덮어쓰는 위험이 있다.

한편, Prestige 데이터셋의 type 변수에 값이 입력되지 않은 것이 있다. newsboys, babysitters, farmers 라는 사례명을 가진 행의 type 변수 칸에는 <NA> 으로 되어있다.

babysitters, farmers라는 두개의 사례를 제거해보자. 이 경우는 앞서서 행의 번호를 입력한 것과 달리 "babysitters", "farmers"라고 입력해야 한다.

다소 생소하고 복잡해 보이는 방식으로 명령문을 입력해야 한다. 논리적으로 보면, 데이터셋의 사례 이름들 중에서 제거하고자 하는 사례 이름들을 찾아서 데이터셋에서 삭제하라는 뜻이다.
새로운데이터셋 <- 활성데이터셋[!(rownames(활성데이터셋) %in% c("제거사례이름1", "제거사례이름2")), ]

Prestige.sub1 데이터셋에서 babysitters, farmers 두개의 사례를 제거했기 때문에, 알림글의 지시문을 보면 사례수는 90개에서 88개로 줄어들었음을 확인할 수 있다.

?Extract.data.frame  # base 패키지의 Extract.data.frame 도움말 보기

sw <- swiss[1:5, 1:4]  # select a manageable subset

sw[1:3]      # select columns
sw[, 1:3]    # same
sw[4:5, 1:3] # select rows and columns
sw[1]        # a one-column data frame
sw[, 1, drop = FALSE]  # the same
sw[, 1]      # a (unnamed) vector
sw[[1]]      # the same
sw$Fert      # the same (possibly w/ warning, see ?Extract)

sw[1,]       # a one-row data frame
sw[1,, drop = TRUE]  # a list

sw["C", ] # partially matches
sw[match("C", row.names(sw)), ] # no exact match
try(sw[, "Ferti"]) # column names must match exactly


swiss[ c(1, 1:2), ]   # duplicate row, unique row names are created

sw[sw <= 6] <- 6  # logical matrix indexing
sw

## adding a column
sw["new1"] <- LETTERS[1:5]   # adds a character column
sw[["new2"]] <- letters[1:5] # ditto
sw[, "new3"] <- LETTERS[1:5] # ditto
sw$new4 <- 1:5
sapply(sw, class)
sw$new  # -> NULL: no unique partial match
sw$new4 <- NULL              # delete the column
sw
sw[6:8] <- list(letters[10:14], NULL, aa = 1:5)
# update col. 6, delete 7, append
sw

## matrices in a data frame
A <- data.frame(x = 1:3, y = I(matrix(4:9, 3, 2)),
                         z = I(matrix(letters[1:9], 3, 3)))
A[1:3, "y"] # a matrix
A[1:3, "z"] # a matrix
A[, "y"]    # a matrix
stopifnot(identical(colnames(A), c("x", "y", "z")), ncol(A) == 3L,
          identical(A[,"y"], A[1:3, "y"]),
          inherits (A[,"y"], "AsIs"))

## keeping special attributes: use a class with a
## "as.data.frame" and "[" method;
## "avector" := vector that keeps attributes.   Could provide a constructor
##  avector <- function(x) { class(x) <- c("avector", class(x)); x }
as.data.frame.avector <- as.data.frame.vector

`[.avector` <- function(x,i,...) {
  r <- NextMethod("[")
  mostattributes(r) <- attributes(x)
  r
}

d <- data.frame(i = 0:7, f = gl(2,4),
                u = structure(11:18, unit = "kg", class = "avector"))
str(d[2:4, -1]) # 'u' keeps its "unit"

데이터 > 활성 데이터셋 > 활성 데이터셋의 합계 변수...
Data > Active data set > Aggregate variables in active data set...

데이터셋의 변수에는 수치형과 범주형, 문자형 등이 있다. 범주형 변수, 보통 R에서 factor(요인)형이라 부르는 변수를 기준으로 수치형 값들을 묶을 수 있다. 이 기능을 이해하기 위해서는 사용자가 수치형/요인형/문자형 등의 데이터유형에 대하여 알고 있어야 한다.

대화창에서 <Aggregate by (하나 이상 선택) > 에 등장하는 변수는 요인형 변수이며, 이 변수의 개별 요인형 사례를 기준으로 나머지 변수들의 정보가 묶이게 된다. 아래 화면의 type 변수는 요인형 변수이며, 나머지 변수는 수치형 변수인 것이다. <평균/합/다른 (지정하기)>의 옵션에서 선택할 수 있다. <합계 데이터셋 이름>은 'AggregateData'로 지정되어 있으나, 사용자가 임의로 바꿔서 사용할 수 있다.

예(OK)를 누르면, AggregatedData라는 데이터셋이 생성된다. <데이터셋 보기> 를 통해서 내부를 살펴보면, 직업 유형 (type)별로 직업의 권위에 대한 인식(prestige)의 평균 값이 보인다.

하나 이상의 수치형 변수를 선택해보자. Prestige 데이터셋에서 세개의 변수, education, income, prestige 를 선택하고 예(OK) 버튼을 누르자.

<데이터셋 보기> 버튼을 눌러 AggregatedData 내부를 살펴보면, 직업 유형 (type) 별로, 교육 연수(education), 연 수입(income), 권위 인식(prestige)의 평균 값이 확인할 수 있다.

아래 입력창은 두개의 합계 데이터셋을 만든다. AggregatedData, AggregatedData1인데, aggregate() 함수가 사용되는 것을 알 수 있다.

합계데이터셋 <- aggregate(수치형변수 ~ 요인형변수, data=활성데이터셋, FUN=mean)

?aggregate  #  stats 패키지의 aggregate 도움말 보기

## Compute the averages for the variables in 'state.x77', grouped
## according to the region (Northeast, South, North Central, West) that
## each state belongs to.
aggregate(state.x77, list(Region = state.region), mean)

## Compute the averages according to region and the occurrence of more
## than 130 days of frost.
aggregate(state.x77,
          list(Region = state.region,
               Cold = state.x77[,"Frost"] > 130),
          mean)
## (Note that no state in 'South' is THAT cold.)


## example with character variables and NAs
testDF <- data.frame(v1 = c(1,3,5,7,8,3,5,NA,4,5,7,9),
                     v2 = c(11,33,55,77,88,33,55,NA,44,55,77,99) )
by1 <- c("red", "blue", 1, 2, NA, "big", 1, 2, "red", 1, NA, 12)
by2 <- c("wet", "dry", 99, 95, NA, "damp", 95, 99, "red", 99, NA, NA)
aggregate(x = testDF, by = list(by1, by2), FUN = "mean")

# and if you want to treat NAs as a group
fby1 <- factor(by1, exclude = "")
fby2 <- factor(by2, exclude = "")
aggregate(x = testDF, by = list(fby1, fby2), FUN = "mean")


## Formulas, one ~ one, one ~ many, many ~ one, and many ~ many:
aggregate(weight ~ feed, data = chickwts, mean)
aggregate(breaks ~ wool + tension, data = warpbreaks, mean)
aggregate(cbind(Ozone, Temp) ~ Month, data = airquality, mean)
aggregate(cbind(ncases, ncontrols) ~ alcgp + tobgp, data = esoph, sum)

## Dot notation:
aggregate(. ~ Species, data = iris, mean)
aggregate(len ~ ., data = ToothGrowth, mean)

## Often followed by xtabs():
ag <- aggregate(len ~ ., data = ToothGrowth, mean)
xtabs(len ~ ., data = ag)


## Compute the average annual approval ratings for American presidents.
aggregate(presidents, nfrequency = 1, FUN = mean)
## Give the summer less weight.
aggregate(presidents, nfrequency = 1,
          FUN = weighted.mean, w = c(1, 1, 0.5, 1))