变异和/或汇总动态列数答案

【问题标题】：mutate and/or summarise a dynamic number of columns变异和/或汇总动态列数
【发布时间】：2020-12-20 05:44:32
【问题描述】：

在上一个问题中，我想以动态数量的案例执行case_when。解决方案是使用parse_exprs 和!!!。我正在寻找一种类似的解决方案来使用动态列数进行变异/汇总。

考虑以下数据集。

library(dplyr)
library(rlang)
data(mtcars)
mtcars = mtcars %>%
  mutate(g2 = ifelse(gear == 2, 1, 0),
         g3 = ifelse(gear == 3, 1, 0),
         g4 = ifelse(gear == 4, 1, 0))

假设我想对 g2、g3、g4 列求和。如果我知道这些是列名，那么这很简单，标准 dplyr：

answer = mtcars %>%
  summarise(sum_g2 = sum(g2),
            sum_g3 = sum(g3),
            sum_g4 = sum(g4))

但是假设我不知道有多少列，或者它们的确切名称。相反，我有一个包含我关心的所有列名的向量。按照我以前的方法接受的答案中的逻辑，我会使用：

columns_to_sum = c("g2","g3","g4")

formulas = paste0("sum_",columns_to_sum," = sum(",columns_to_sum,")")

answer = mtcars %>%
  summarise(!!!parse_exprs(formulas))

如果这确实有效，那么无论columns_to_sum 中作为输入提供的列名如何，我都应该收到相应列的总和。但是，这是行不通的。而不是名为 sum_g2 的列包含 sum(g2) 我得到一个名为 "sum_g2 = sum(g2)" 的列，并且该列中的每个值都是零。

鉴于我可以将公式传递给case_when，看来我应该能够将公式传递给summarise（同样的想法也应该适用于mutate，因为它们都使用rlang包）。

过去有mutate 和summarise（mutate_ 和summarise_）的字符串版本，您可以将公式作为字符串传递。但是这些已经被淘汰，因为 rlang 方法现在是预期的方法。我在 Stackoverflow 上查看的相关问题没有使用 rlang 引用方法，因此不足以满足我的目的。

如何使用动态列数进行汇总（使用 rlang 方法）？

【问题讨论】：

标签： r dplyr rlang

【解决方案1】：

dplyr 1.0.0 之后的一个选项可能是：

mtcars %>%
 summarise(across(all_of(columns_to_sum), sum, .names = "sum_{col}"))

  sum_g2 sum_g3 sum_g4
1      0     15     12

【讨论】：

这也适用于不在columns_to_sum 中的其他变量，例如：summarise(num = n(), across(all_of(cols), sum, .names = "sum_{cols}")。
但请注意 .names = cols 会产生错误。您的输出列需要与输入列不同的名称。

【解决方案2】：

您的尝试给出了正确答案，但未按预期给出列名。

这是一种使用map 来获取正确名称的方法：

library(dplyr)
library(rlang)
library(purrr)

map_dfc(columns_to_sum, ~mtcars %>% 
                         summarise(!!paste0('sum_', .x) := sum(!!sym(.x))))

#  sum_g2 sum_g3 sum_g4
#1      0     15     12

您也可以使用这种简单的基本 R 方法，而无需任何 NSE 材料：

setNames(data.frame(t(colSums(mtcars[columns_to_sum]))), 
         paste0('sum_', columns_to_sum))

与dplyr 方式相同：

mtcars %>%
  summarise(across(all_of(columns_to_sum), sum)) %>%
  set_names(paste0('sum_', columns_to_sum))

【讨论】：