dplyr-在for循环r中分组[关闭]

Question

我正在尝试在 for 循环中使用 group by。我希望 gourp 循环浏览每一列，然后我可以执行汇总操作。我尝试在 groupby 中使用 colnames(df[i])，但是因为 colnames 带有引号，所以这个方法不起作用。

有什么建议吗？

Answer 1

如果您不打算使用 for 循环，最简单的方法可能是使用 dplyr::summarise_all 或 dplyr::sumarise_at - 取决于您的需要。

df <- tibble(
  var1 = c(rep("a", 5), rep("b", 5)),
  var2 = rnorm(10),
  var3 = rnorm(10)
)

df %>% 
  group_by(var1) %>% 
  summarise_all(funs(mean = mean))

# A tibble: 2 x 3
   var1  var2_mean  var3_mean
  <chr>      <dbl>      <dbl>
1     a -0.2715518 -0.6146812
2     b  0.1502118 -0.2061952

更新：

抱歉，我之前误读了这个问题。您想遍历“group_by”变量 - 而不是响应变量。

您可以使用tidy eval 做到这一点。这是一个例子：

df <- tibble(
  var1 = c(rep("a", 5), rep("b", 5)),
  var2 = c(rep("c", 3), rep("d", 7)),
  var3 = rnorm(10)
)

groups <- c(quo(var1), quo(var2))  # Create a quoture

for (i in seq_along(groups)) {
  df %>% 
    group_by(!!groups[[i]]) %>% # Unquote with !!
    summarise(mean = mean(var3)) %>% 
    print()
}

# A tibble: 2 x 2
   var1       mean
  <chr>      <dbl>
1     a -0.3451196
2     b  0.4117763
# A tibble: 2 x 2
   var2       mean
  <chr>      <dbl>
1     c -0.2618434
2     d  0.1598305