[解決済み] 一度の呼び出しで複数の変数に複数のサマリー関数を適用する。

質問

次のようなデータフレームがあります。

x <- read.table(text = "  id1 id2 val1 val2
1   a   x    1    9
2   a   x    2    4
3   a   y    3    5
4   a   y    4    9
5   b   x    1    7
6   b   y    4    4
7   b   x    3    9
8   b   y    2    8", header = TRUE)

id1、id2でグループ化したval1、val2の平均を計算し、同時にid1-id2の組み合わせごとに行数を数えたいと思います。それぞれの計算を別々に行うことができるのですが。

# calculate mean
aggregate(. ~ id1 + id2, data = x, FUN = mean)

# count rows
aggregate(. ~ id1 + id2, data = x, FUN = length)

一度の呼び出しで両方の計算を行うために、試しに

do.call("rbind", aggregate(. ~ id1 + id2, data = x, FUN = function(x) data.frame(m = mean(x), n = length(x))))

しかし、警告とともに文字化けした出力が出ます。

#     m   n
# id1 1   2
# id2 1   1
#     1.5 2
#     2   2
#     3.5 2
#     3   2
#     6.5 2
#     8   2
#     7   2
#     6   2
# Warning message:
#   In rbind(id1 = c(1L, 2L, 1L, 2L), id2 = c(1L, 1L, 2L, 2L), val1 = list( :
#   number of columns of result is not a multiple of vector length (arg 1)

plyrパッケージを使うこともできますが、私のデータセットはかなり大きく、データセットのサイズが大きくなるとplyrは非常に遅くなります（ほとんど使えません）。

どのようにすれば aggregate などの関数を使って、一度の呼び出しで複数の計算を行うにはどうしたらよいでしょうか？

どのように解決するのですか？

1つのステップですべてを行うことができ、適切なラベルを取得することができます。

> aggregate(. ~ id1+id2, data = x, FUN = function(x) c(mn = mean(x), n = length(x) ) )
#   id1 id2 val1.mn val1.n val2.mn val2.n
# 1   a   x     1.5    2.0     6.5    2.0
# 2   b   x     2.0    2.0     8.0    2.0
# 3   a   y     3.5    2.0     7.0    2.0
# 4   b   y     3.0    2.0     6.0    2.0

これは2つのid列と2つのmatrix列を持つdataframeを作成します。

str( aggregate(. ~ id1+id2, data = x, FUN = function(x) c(mn = mean(x), n = length(x) ) ) )
'data.frame':   4 obs. of  4 variables:
 $ id1 : Factor w/ 2 levels "a","b": 1 2 1 2
 $ id2 : Factor w/ 2 levels "x","y": 1 1 2 2
 $ val1: num [1:4, 1:2] 1.5 2 3.5 3 2 2 2 2
  ..- attr(*, "dimnames")=List of 2
  .. ..$ : NULL
  .. ..$ : chr  "mn" "n"
 $ val2: num [1:4, 1:2] 6.5 8 7 6 2 2 2 2
  ..- attr(*, "dimnames")=List of 2
  .. ..$ : NULL
  .. ..$ : chr  "mn" "n"

下記の @lord.garbage さんの指摘の通り、これは "simple" カラムを持つデータフレームに変換することができます。 do.call(data.frame, ...)

str( do.call(data.frame, aggregate(. ~ id1+id2, data = x, FUN = function(x) c(mn = mean(x), n = length(x) ) ) ) 
    )
'data.frame':   4 obs. of  6 variables:
 $ id1    : Factor w/ 2 levels "a","b": 1 2 1 2
 $ id2    : Factor w/ 2 levels "x","y": 1 1 2 2
 $ val1.mn: num  1.5 2 3.5 3
 $ val1.n : num  2 2 2 2
 $ val2.mn: num  6.5 8 7 6
 $ val2.n : num  2 2 2 2

これはLHSに複数の変数がある場合の構文です。

aggregate(cbind(val1, val2) ~ id1 + id2, data = x, FUN = function(x) c(mn = mean(x), n = length(x) ) )