dplyr::summarise 中的句点 (`.`) 用于在组内引用表

Question

我有下表：

# Inputs
require(dplyr)

set.seed(123)

df <- tibble(g = rep(x = c("A", "B", "C"), times = c(3, 5, 7)),
             a = sample(x = 1:100, size = 15), 
             b = sample(x = 1:100, size = 15))

df

# A tibble: 15 × 3
   g         a     b
   <chr> <int> <int>
 1 A        87     8
 2 A        35    51
 3 A        40    74
 4 B        30    50
 5 B        12    98
 6 B        31    86
 7 B        97    76
 8 B        64    84
 9 C        14    46
10 C        71    17
11 C        67    62
12 C        23    92
13 C        79    54
14 C        85    35
15 C        37    79

我还定义了一个函数（对于本例来说非常简单），它接受整个数据框并返回单个数值：

# Function
myFUN <- function(x){
  mean(x$a + x$b)
}

我正在寻找的是应用

group_by

和

summarise

函数来获取包含每组结果的表格。

我认为这可以像执行以下操作一样简单：

# What I got (incorrect results)
df %>%  
  
  group_by(g) %>% 
  
  summarise(res = myFUN(.))

# A tibble: 3 × 2
  g       res
  <chr> <dbl>
1 A      112.
2 B      112.
3 C      112.

但是正如您所看到的，所有结果 (

res

) 值都是相同的，因为

.

指的是整个初始表，而不是每个组中的子集表。

我留下了一个使用循环的预期结果的示例：

# Expected
out <- list()
for(i in unique(df$g)){
  out[[length(out) + 1]] <- tibble(g = i,
                                   res = df %>% filter(g == i) %>% myFUN)
}

out |> bind_rows()

# A tibble: 3 × 2
  g       res
  <chr> <dbl>
1 A      98.3
2 B     126. 
3 C     109.

Answer 1

我没有得到你预期的结果，但我认为这给了你你想要的。

.x

取代了

.

，因为

group_map

需要一个带有两个参数的函数。

df %>% 
  group_by(g) %>% 
  group_map(
    function(.x, .y) {
      .x %>% 
        summarise(res = mean(a + b)) %>% 
        add_column(g = .y$g, .before = 1)
    }
  ) %>% bind_rows()
# A tibble: 3 × 2
  g       res
  <chr> <dbl>
1 A      78.7
2 B     101. 
3 C     117.