Question

关于将一个或多个组（例如Means multiple columns by multiple groups）的多个变量汇总在一起，存在许多问题和答案。我不认为这是重复的。

这就是我要执行的操作：我想通过Displacement计算4个变量的平均值，然后通过Horsepower计算这三个变量的平均值，依此类推。我不想想同时按vs，am，gear和carb分组（即，我并不是在简单地寻找mydata %>% group_by(vs, am, gear, and carb) %>% summarise_if(...)。

如何通过Displacement计算一组变量的均值，然后然后通过Horsepower等计算同一组变量的均值，等等，然后并排放置在桌子上？

我试图提出一个可重复的例子，但没有。这是mtcars的小标题，显示了我最终要寻找的内容（数据已组成）：

tibble(Item = c("vs", "am" ,"gear", "carb"), 
   "Displacement (mean)"  = c(2.4, 1.4, 5.5, 1.3),
   "Horsepower (mean)" = c(155, 175, 300, 200))

Answer 1

也许使用purrr::map和某些rlang语法是这样的吗？

grps <- list("cyl", "vs")
map(setNames(grps, unlist(grps)), function(x)
mtcars %>%
    group_by(!!rlang::sym(x)) %>%
    summarise(mean.mpg = mean(mpg), mean.disp = mean(disp)) %>%
    rename(id.val = 1)) %>%
bind_rows(.id = "id")
## A tibble: 5 x 4
#  id    id.val mean.mpg mean.disp
#  <chr>  <dbl>    <dbl>     <dbl>
#1 cyl       4.     26.7      105.
#2 cyl       6.     19.7      183.
#3 cyl       8.     15.1      353.
#4 vs        0.     16.6      307.
#5 vs        1.     24.6      132.

Answer 2

如此少的分组，为什么不一次将每个均值均设为一个：

out1 <- mydata %>% group_by(Var1) %>% 
    summarise(mean_1a = mean(var_a), mean_1b = mean(var_b))

out2 <- mydata %>% group_by(Var2) %>% 
    summarise(mean_2a = mean(var_a), mean_2b = mean(var_b))

out3 <- mydata %>% group_by(Var3) %>% 
    summarise(mean_3a = mean(var_a), mean_3b = mean(var_b))

如果并排放置结果是有意义的，则可以使用以下方法：

result <- cbind(out1, out2, out3)

一次汇总一组多个变量

2 个答案: