Почему пример Apache Beam WordCount, запущенный на Flink, был намного медленнее, чем пример родного примера flink flink?

Совсем недавно вы также можете использовать пакет dplyr для этой цели:

library(dplyr)
x %>% 
  group_by(Category) %>% 
  summarise(Frequency = sum(Frequency))

#Source: local data frame [3 x 2]
#
#  Category Frequency
#1    First        30
#2   Second         5
#3    Third        34

Или для нескольких суммарных столбцов (работает с одним столбцом тоже):

x %>% 
  group_by(Category) %>% 
  summarise_each(funs(sum))

Обновление для dplyr> = 0.5: summarise_each было заменено на семейство функций summarise_all, summarise_at и summarise_if в dplyr.

Или, если у вас есть несколько столбцов для группировки, вы можете указать все из них в group_by, разделенные запятыми:

mtcars %>% 
  group_by(cyl, gear) %>%                            # multiple group columns
  summarise(max_hp = max(hp), mean_mpg = mean(mpg))  # multiple summary columns

Для получения дополнительной информации, включая оператор %>%, см. введение в dplyr .