使用 dplyr 按多组进行汇总

我正在尝试使用 dplyr 来总结基于 2 个组的数据集：“年份”和“区域”。数据集如下所示：

  Year   Area Num
1 2000 Area 1  99
2 2001 Area 3  85
3 2000 Area 1  60
4 2003 Area 2  90
5 2002 Area 1  40
6 2002 Area 3  30
7 2004 Area 4  10
...

最终结果应该是这样的：

  Year    Area Mean
1 2000 Area 1  100
2 2000 Area 2   80
3 2000 Area 3   89
4 2001 Area 1   80
5 2001 Area 2   85
6 2001 Area 3   59
7 2002 Area 1   90
8 2002 Area 2   88
... 

请原谅“平均值”的值，它们是编造的。

示例数据集的代码：

df <- structure(list(
   Year = c(2000, 2001, 2000, 2003, 2002, 2002, 2004), 
   Area = structure(c(1L, 3L, 1L, 2L, 1L, 3L, 4L), 
   .Label = c("Area 1", "Area 2", "Area 3", "Area 4"), 
   class = "factor"), 
   Num = structure(c(7L, 5L, 4L, 6L, 3L, 2L, 1L), 
   .Label = c("10", "30", "40", "60", "85", "90", "99"), 
   class = "factor")), 
   .Names = c("Year", "Area", "Num"), 
   class = "data.frame", row.names = c(NA, -7L))

df$Num <- as.numeric(df$Num)

我尝试过的事情：

df.meanYear <- df %>%
  group_by(Year) %>%
  group_by(Area) %>%
  summarize_each(funs(mean(Num)))

但它只是用平均值替换每个值，而不是预期的结果。

如果可能，请提供替代方法（即非 dplyr）方法，因为我对 R 还是新手。

这是你想要的？

 library(dplyr)
 df <- group_by(df, Year, Area)
 df <- summarise(df, avg = mean(Num))