Question

经过大量搜索，我似乎无法弄清楚。尝试编写以下功能：

获取数据框db
按var1分组数据帧
在几个不同的列上按组返回平均值和sd

这是我的职能，

myfun <- function(db,var1, ...) {

  var1 <- enquo(var1)
  var2 <- quos(...)

  for (i in var2) {

  db %>% 
    group_by(!!var1) %>%       
    summarise(mean_var = mean(!!!var2))

}}

当我通过以下内容时，什么也没有返回

myfun(data, group, age, bmi)

理想情况下，我想将age和bmi分组，并分别返回其均值和sd。将来，我想将更多列从数据传递到函数中……

输出将与doby包中的summaryBy相似，但同时在许多列上显示如下：

Group   age.mean    age.sd
0
1
        bmi.mean    bmi.sd
0
1

Answer 1

您的循环似乎是不必要的（您对i并没有做任何事情）。相反，您可以使用summarize_at来实现所需的效果：

myfun <- function(db,var1, ...) {

  var1 <- enquo(var1)
  var2 <- quos(...)

    db %>% 
      group_by(!!var1) %>%       
      summarise_at(vars(!!!var2), c(mean = mean, sd = sd))

  }

如果我们使用钻石数据集进行测试：

myfun(diamonds, cut, x, z)

  cut       x_mean z_mean  x_sd  z_sd
  <ord>      <dbl>  <dbl> <dbl> <dbl>
1 Fair        6.25   3.98 0.964 0.652
2 Good        5.84   3.64 1.06  0.655
3 Very Good   5.74   3.56 1.10  0.730
4 Premium     5.97   3.65 1.19  0.731
5 Ideal       5.51   3.40 1.06  0.658

要使格式更接近您在原始帖子中所想到的格式，我们可以使用一些 tidyr 魔术：

myfun <- function(db,var1, ...) {

  var1 <- enquo(var1)
  var2 <- quos(...)

  db %>% 
    group_by(!!var1) %>%       
    summarise_at(vars(!!!var2), c(mean = mean, sd = sd)) %>% 
    gather(variable, value, -(!!var1)) %>% 
    separate(variable, c('variable', 'measure'), sep = '_') %>% 
    spread(measure, value) %>% 
    arrange(variable, !!var1)

}

   cut       variable  mean    sd
   <ord>     <chr>    <dbl> <dbl>
 1 Fair      x         6.25 0.964
 2 Good      x         5.84 1.06 
 3 Very Good x         5.74 1.10 
 4 Premium   x         5.97 1.19 
 5 Ideal     x         5.51 1.06 
 6 Fair      z         3.98 0.652
 7 Good      z         3.64 0.655
 8 Very Good z         3.56 0.730
 9 Premium   z         3.65 0.731
10 Ideal     z         3.40 0.658

在R中一次将数据框中的多列传递给函数

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