可使用aggregate函数
如：
aggregate(.~ID,data=这个数据框名字，mean)
如果是对数据框分组，组内有重复的项，对于重复项保留最后一行数据用：
pcm_df$duplicated <- duplicated(paste(pcm_df$OUT_MAT_NO, pcm_df$Posit, sep = "_"), fromLast = TRUE) pcm_df <- subset(pcm_df, !duplicated) pcm_df$duplicated <- NULL
补充：R语言分组求和，分组求平均值，分组计数
我们经常可能需要把一个数据按照某一属性分组，然后计算一些统计值。在R语言里面，aggregate函数就可以办到。
## S3 method for class 'data.frame' aggregate(x, by, FUN, ..., simplify = TRUE, drop = TRUE)
我们常用到的参数是：x, by, FUN。
x, 你想要计算的属性或者列。
by, 是一个list，可以指定一个或者多个列作为分组的基础。
FUN, 指定一个函数，用来计算，可以作用在所有分组的数据上面。
假如这个是我们的数据。
type<-c("a","b","c","a","c","d","b","a","c","b")
value<-c(53,15,8,99,76,22,46,56,34,54)
df<-data.frame(type,value)
df
type value
1 a 53
2 b 15
3 c 8
4 a 99
5 c 76
6 d 22
7 b 46
8 a 56
9 c 34
10 b 54
分组求和
aggregate(df$value, by=list(type=df$type),sum) type x 1 a 208 2 b 115 3 c 118 4 d 22
分组求平均值
分组求平均很简单，只要将上面的sum改成mean就可以了。
aggregate(df$value, by=list(type=df$type),mean) type x 1 a 69.33333 2 b 38.33333 3 c 39.33333 4 d 22.00000
分组计数
分组计数就是在分组的情况下统计rows的数目。
aggregate(df$value, by=list(type=df$type),length) type x 1 a 3 2 b 3 3 c 3 4 d 1
基于多个属性分组求和。
我们在原有的数据上加上一列，可以看看多属性分组。
type_2 <-c("F","M","M","F","F","M","M","F","M","M")
df <- data.frame(df, type_2)
df
type value type_2
1 a 53 F
2 b 15 M
3 c 8 M
4 a 99 F
5 c 76 F
6 d 22 M
7 b 46 M
8 a 56 F
9 c 34 M
10 b 54 M
aggregate(x=df$value, by=list(df$type,df$type_2),sum)
Group.1 Group.2 x
1 a F 208
2 c F 76
3 b M 115
4 c M 42
5 d M 22
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。
