Макросы в Studio управления SQL Server

Ответ, предоставленный rcs, работает и прост. Однако, если вы работаете с большими наборами данных и нуждаетесь в повышении производительности, существует более быстрая альтернатива:

library(data.table)
data = data.table(Category=c("First","First","First","Second","Third", "Third", "Second"), 
                  Frequency=c(10,15,5,2,14,20,3))
data[, sum(Frequency), by = Category]
#    Category V1
# 1:    First 30
# 2:   Second  5
# 3:    Third 34
system.time(data[, sum(Frequency), by = Category] )
# user    system   elapsed 
# 0.008     0.001     0.009 

Давайте сравним это с тем же, используя data.frame и выше:

data = data.frame(Category=c("First","First","First","Second","Third", "Third", "Second"),
                  Frequency=c(10,15,5,2,14,20,3))
system.time(aggregate(data$Frequency, by=list(Category=data$Category), FUN=sum))
# user    system   elapsed 
# 0.008     0.000     0.015 

И если вы хотите сохранить столбец, это синтаксис:

data[,list(Frequency=sum(Frequency)),by=Category]
#    Category Frequency
# 1:    First        30
# 2:   Second         5
# 3:    Third        34

Разница станет более заметной с более крупными наборами данных, как показывает следующий код:

data = data.table(Category=rep(c("First", "Second", "Third"), 100000),
                  Frequency=rnorm(100000))
system.time( data[,sum(Frequency),by=Category] )
# user    system   elapsed 
# 0.055     0.004     0.059 
data = data.frame(Category=rep(c("First", "Second", "Third"), 100000), 
                  Frequency=rnorm(100000))
system.time( aggregate(data$Frequency, by=list(Category=data$Category), FUN=sum) )
# user    system   elapsed 
# 0.287     0.010     0.296 

Для множественных агрегаций вы можете комбинировать lapply и .SD следующим образом

data[, lapply(.SD, sum), by = Category]
#    Category Frequency
# 1:    First        30
# 2:   Second         5
# 3:    Third        34