Question

我有以下测试数据：

actions.intent.TRANSACTION_REQUIREMENTS_CHECK

我想写一个函数，用一个均值来总结分组列，我希望我可以得到前缀为“mean _”的结果列

library(tidyverse)

df <- tibble(
  g1 = c(1, 1, 2, 2, 2),
  g2 = c(a, a, a, b, b),
  a = sample(5),
  b = sample(5)
)

如果没有rename_at行，它可以正常工作，但是它会抛出错误：

my_summarise1 <- function(df, group_var, summarise_var) {
df %>%
  group_by_at(.vars = group_var) %>%
  summarise_at(.vars = summarise_var, .funs= mean) %>% 
  rename_at(.vars= summarise_var, .funs=paste('mean_', .))
}

R回复

my_summarise1(df, vars(g1,g2),vars(a,b))

我应该如何有效地为新列名添加前缀？

更小的问题：是否可以避免vars（）或引用arount参数调用函数时的列名？

了解这两件小事将大大增强我的代码，非常感谢大家提前寻求帮助。

Answer 1

虽然@docendodiscimus的早期答案更简洁，但是对于它的价值，你的代码有两个问题：

您需要在paste中包含paste0（更好：funs）功能。
在重命名之前，您需要ungroup（请参阅例如this post）。

您的代码的工作版本如下所示：

my_summarise1 <- function(df, group_var, summarise_var) {
    df %>%
        group_by_at(group_var) %>%
        summarise_at(summarise_var, mean) %>%
        ungroup() %>%
        rename_at(summarise_var, funs(paste0('mean_', .)))
}

my_summarise1(df, vars(g1, g2), vars(a, b))
## A tibble: 3 x 4
#     g1 g2    mean_a mean_b
#  <dbl> <chr>  <dbl>  <dbl>
#1    1. a       2.50   2.50
#2    2. a       4.00   5.00
#3    2. b       3.00   2.50

Answer 2

如果您想采用简单的路线，可以使用dplyr的方法将后缀添加到汇总列中：

my_summarise1 <- function(df, group_var, summarise_var) {
  df %>%
    group_by_at(.vars = group_var) %>%
    summarise_at(.vars = summarise_var, funs(mean=mean)) 
}


my_summarise1(df, vars(g1,g2), vars(a,b))

# A tibble: 3 x 4
# Groups:   g1 [?]
     g1 g2    a_mean b_mean
  <dbl> <chr>  <dbl>  <dbl>
1    1. a       3.50   4.50
2    2. a       4.00   1.00
3    2. b       2.00   2.50

在这种情况下，funs(mean=mean)告诉dplyr使用后缀mean并应用函数mean。为清楚起见，您可以使用funs(mysuffix = mean)来使用任何不同的后缀并应用mean函数。

回复OP的评论问题：您可以使用以下修改，在调用函数时不需要使用vars。

my_summarise2 <- function(df, group_var, summarise_var) {
  df %>%
    group_by_at(.vars = group_var) %>%
    summarise_at(.vars = summarise_var, funs(mean=mean))
}

my_summarise2(df, c("g1","g2"), c("a","b"))

Dplyr / tidyverse：rename_at` .funs`必须包含一个重命名函数，而不是4

2 个答案: