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こっちとあわせて使おう

# split関数でデータフレームを分割

sp <- split(iris, iris$Species)
# summaryで内容がわかる
summary(sp)

# データフレームを3つつくる
iris.set <- sp$setosa
iris.ve <- sp$versicolor
iris.vi <- sp$virginica

# psychパッケージのmulti.hist関数でそれぞれの群のヒストグラムを描く
win.graph()
multi.hist(iris.set)
# 自分の定義したfrq関数では frq(1:5, iris.set)
win.graph() #別のウィンドウに描く
multi.hist(iris.ve)
win.graph() #別のウィンドウに描く
multi.hist(iris.vi)

multi.hist関数の引数
もメモしておこう
(あまり汎用性はない。こっちで作ってもいいかも…)
Usage
multi.hist(x,nrow=NULL, ncol=NULL,density=TRUE,main="Histogram, Density, and Normal Fit")

Arguments
x     行列かデータフレーム
nrow     作図デバイスの行数
ncol     作図デバイスの列数
density     正規分布曲線と分布
main     グラフのタイトル


### subset関数で分割してもよし
# 群の名前を調べておく。ついでに群の数も調べておく
grpname <- levels(iris$Species)
length(levels(iris$Species))
#subset関数で群を分けたデータフレームをつくる
iris.se <- subset(iris, Species == grpname[1]).

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プロフィール
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会社員
趣味:
アウトドア、自転車、ジョギング、英語学習
自己紹介:
・千葉在住のサラリーマンです。データ分析っぽいことが仕事。
・今年英検1級取得。今はTOEIC高得点を目指して勉強中。
・興味のあることは野球、アウトドア、英語学習、統計、プログラミング、PC関係などなど。
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