Если вы хотите создать новый xdf-файл, я предлагаю использовать библиотеку «RevoPemaR», которая включена в ML Server.Было бы неплохо, если бы вы добавили воспроизводимый пример, но ответ мог бы быть примерно таким:
library(RevoPemaR)
byGroupPemaObj <- PemaByGroup()
groupVals <- pemaCompute(
pemaObj = byGroupPemaObj,
data = "input.xdf",
outData = "output.xdf",
groupByVar = c("A", "B", "C"),
computeVars = c("D"),
fnList = list(
sum= list(FUN = sum, x = NULL, na.rm = TRUE),
min= list(FUN = min, x = NULL, na.rm = TRUE)
max= list(FUN = max, x = NULL, na.rm = TRUE),
mean= list(FUN = mean, x = NULL, na.rm = TRUE),
sd = list(FUN = sd, x = NULL, na.rm = TRUE)
)
)
Но у вас также есть другая опция - rxSummary.Для каждой переменной:
rxSummary(D~F(A),
data = "input.xdf" ,
byGroupOutFile = "out.xdf",
summaryStats = c( "Mean", "StdDev", "Min", "Max", "Sum")
)