通过自定义函数在循环中创建新的均值列

Question

我希望对于所有因子数据类型，每次调用分组均值函数时都创建一个新列。

我只能复制决策者的结果，但只能复制单个因子变量A。

   df <- data.frame(
      target = c(1, 4, 8, 9, 2, 1, 3, 5, 7, 1),
      A = c("A", "Z", "N", "A", "Z"),
      B = c("B", "Q", "G", "B", "T"),
      C = c("C", "Y", "C", "P", "Y")
    )

grouped_mean <- function(data, summary_var, ...) {
  summary_var <- enquo(summary_var)

  data %>%
    # Selects only factor data types and a target column
    select(which(map_chr(., class) == "factor"), !!summary_var) %>%
    group_by(...) %>%
    # Over here I am not able to change column name, so that it yields Mean_A, Mean_B and Mean_C
    mutate(mean = mean(!!summary_var)) %>%
    ungroup()
}

grouped_mean(data = df, 
             group_var = A, 
             summary_var = target)

我尝试将其循环：

map_df(df, grouped_mean(data = df, summary_var = target))

但我收到此错误：

错误：无法将tbl_df/tbl/data.frame对象转换为函数

问题和意见：

1. 我不确定如何制作一个可以动态更改名称的函数在mutate函数中，从名称[[mean到mean_A，mean_B和mean_c
我尝试过map_df函数来循环
2. df
的每个元素，但未成功。想法是创建新列作为目标功能的手段。

Answer 1

这里有一个古怪的解决方案，但是它应该对您有用（假设您可以将target指定为您想要的平均值的列）。这仅使用mutate_if()并使用tapply()的子集来获取您的均值。

然后，它使用rename_at()更改名称以匹配所需的输出。如果希望小写，可以用gsub()

包裹tolower()

df %>%
  mutate_if(is.factor, list(Mean = ~tapply(df$target, ., mean)[.])) %>%
  rename_at(vars(ends_with("Mean")), ~gsub("(.*?)_(.*)", "\\2_\\1", .))

   target A B C Mean_A Mean_B Mean_C
1       1 A B C    4.5    4.5   3.75
2       4 Z Q Y    2.5    3.5   2.50
3       8 N G C    6.5    6.5   3.75
4       9 A B P    4.5    4.5   8.00
5       2 Z T Y    2.5    1.5   2.50
6       1 A B C    4.5    4.5   3.75
7       3 Z Q Y    2.5    3.5   2.50
8       5 N G C    6.5    6.5   3.75
9       7 A B P    4.5    4.5   8.00
10      1 Z T Y    2.5    1.5   2.50