ある変数が取る値ごとに，別の変数の平均値と標準偏差を求めるという例題
> f1 = function() ddply(aq, .(Month), summarize, AveTemp=mean(Temp), SdTemp=sd(Temp))
> (ans = f1())
Month AveTemp SdTemp
1 5 65.54839 6.744490
2 6 79.10000 6.488762
3 7 83.90323 4.246023
4 8 83.96774 6.479216
5 9 76.90000 8.216599
>
> # 最後の row.names=NULL は，行名を通し番号にするため
> f2 = function() {
+ a = t(sapply(split(aq$Temp, aq$Month), function(x) c(mean(x), sd(x))))
+ data.frame(Month=as.integer(rownames(a)), AveTemp=a[,1], SdTemp=a[,2], row.names=NULL)
+ }
> identical(ans, f2())
[1] TRUE
>
> # f2 と同じくらい速い
> f3 = function() {
+ a = split(aq$Temp, aq$Month)
+ data.frame(Month=as.integer(names(a)), AveTemp=sapply(a, mean), SdTemp=sapply(a, sd), row.names=NULL)
+ }
> identical(ans, f3())
[1] TRUE
>
> # ddply を使った f1 は，ほぼ 3 倍遅い
> benchmark(f1(), f2(), f3(), columns=c("test", "replications", "elapsed", "relative", "user.self", "sys.self"), replications=1000, order=NULL)
test replications elapsed relative user.self sys.self
1 f1() 1000 5.824 3.274 5.634 0.225
2 f2() 1000 1.779 1.000 1.725 0.062
3 f3() 1000 1.793 1.008 1.708 0.098
