dat <- data.frame(gender=c(‘M’,’M’,’M’,’M’,’M’,’F’,’F’,’F’,’F’,’F’), num=c(1,2,3,1,2,3,1,2,3,1), h=c(170,180,190,180,170,150,160,170,160,150), w=c(80,70,100,80,60,50,50,60,60,50)) dat$BMI <- dat$w/(dat$h/100)^2 table(dat$gender, dat$num) ## ## 1 2 3 ## F 2 1 2 ## M 2 2 1 책의 113쪽을 보자. 여기서 aggregate이나 by와 같은 함수를 자세히 설명해 놓지 않았다. 왜냐하면 이 함수들은 dplyr 또는 data.table 패키지를 사용해서도 동일한 결과를 산출할 수 있기 때문이다. 그리고 요즘에는 잘 … aggregate 2 dplyr 계속 읽기