tapply和aggregate的确很麻烦。不如这样：

这是由tapply和aggregate两个函数的输出结果决定的。与其去拆分它们的结果，不如在计算过程中定义两列，而不是用each函数来套装。

library(plyr)   #方法一
ok = ddply(iris,~Species,summarise,mean=mean(Sepal.Length),sd=sd(Sepal.Length))

# detach("package:plyr", unload = TRUE)
library(dplyr)  #方法二
ok = iris %>%
  group_by(Species) %>%
  summarise(mean=mean(Sepal.Length), sd=sd(Sepal.Length))

嗯嗯，我一直都是用的group_by衔接summarize函数，但是感觉用了R好久了，想尝试下新的写法，结果就碰到问题了，如果这俩函数那么麻烦，那以后就不用它俩了，哈哈

可以使用plyr::ddply

谢谢，想再问你一句，tapply和aggregate函数一般什么时候用呢，它俩的长处是什么呢？