Calculer une moyenne pondéré en fonction de groupes

Bonjour,
J'ai un jeu de données constitué de 3 colonnes. La première est le nom des produits, la seconde est le prix et la troisième est le nombre de produit.
Donc un jeu de données comme celui la :

Produit	Prix	Quantité
a	10	100
a	20	120
a	10	50
b	25	3
b	14	90
c	30	100
c	25	58
c	5	69
c	5	23

Je voudrais calculer la moyenne du prix pondéré à la quantité pour chaque produit. Je voudrais passer à un tableau comme celui la:

a	25	250
b	30	300
c	20	200

J'ai essayer avec la fonction apply mais je n'y arrive pas.

Merci beaucoup
PS : Je précise que les chiffres des tableaux sont faux

bonjour,
Quand on travail avec des facteurs il est préférable d'utiliser des fonctions comme aggregate, tapply que apply.
Un exemple avec la librairie plyr :

Code:

require(plyr)
tab
  Produit Prix Quantité
1      a  10      100
2      a  20      120
3      a  10      50
4      b  25        3
5      b  14      90
6      c  30      100
7      c  25      58
8      c    5      69
9      c    5      23

ddply(tab, .(Produit), summarize, Mean=weighted.mean(Prix, Quantité), Quantité=sum(Quantité))
  Produit    Mean Quantité
1      a 14.44444      270
2      b 14.35484      93
3      c 19.64000      250

Avec du classique :

Code:

auxi <- tapply(1:nrow(tab), tab$Produit, function(x) with(tab[x,], c(weighted.mean(Prix, Quantité), sum(Quantité))))
do.call("rbind", auxi)
      [,1] [,2]
a 14.44444  270
b 14.35484  93
c 19.64000  250

Merci beaucoup droopy, ça marche parfaitement !