如何让分位数与 summarise_at 和 group_by (dplyr) 一起使用答案

【问题标题】：How to get quantiles to work with summarise_at and group_by (dplyr)如何让分位数与 summarise_at 和 group_by (dplyr) 一起使用
【发布时间】：2020-01-18 08:59:49
【问题描述】：

当使用dplyr 创建一个按变量级别组织的汇总统计表时，我无法弄清楚计算四分位数的语法，而无需重复列名。也就是说，使用诸如vars() 和list() 之类的调用可以与mean() 和median() 等其他函数一起使用，但不能与quantile() 一起使用

搜索产生了不再有效的过时解决方案，因为它们使用了已弃用的调用，例如 do() 和/或 funs()。

data(iris)
library(tidyverse)

#This works: Notice I have not attempted to calculate quartiles yet
summary_stat <- iris %>% 
  group_by(Species) %>% 
  summarise_at(vars(Sepal.Length), 
               list(min=min, median=median, max=max,
               mean=mean, sd=sd)
               )
A tibble: 3 x 6
  Species      min median   max  mean    sd
  <fct>      <dbl>  <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 setosa       4.3    5     5.8  5.01 0.352
2 versicolor   4.9    5.9   7    5.94 0.516
3 virginica    4.9    6.5   7.9  6.59 0.636

##########################################################################
#Does NOT work:
five_number_summary <- iris %>% 
  group_by(Species) %>% 
  summarise_at(vars(Sepal.Length),
               list(min=min, Q1=quantile(.,probs = 0.25),
                    median=median, Q3=quantile(., probs = 0.75),
                    max=max))

Error: Must use a vector in `[`, not an object of class matrix.
Call `rlang::last_error()` to see a backtrace

###########################################################################
#This works: Remove the vars() argument, remove the list() argument,
  #replace summarise_at() with summarise()
  #but the code requires repeating the column name (Sepal.Length)

five_number_summary <- iris %>% 
  group_by(Species) %>% 
  summarise(min=min(Sepal.Length), 
            Q1=quantile(Sepal.Length,probs = 0.25),
            median=median(Sepal.Length), 
            Q3=quantile(Sepal.Length, probs = 0.75),
            max=max(Sepal.Length))

# A tibble: 3 x 6
  Species      min    Q1 median    Q3   max
  <fct>      <dbl> <dbl>  <dbl> <dbl> <dbl>
1 setosa       4.3  4.8     5     5.2   5.8
2 versicolor   4.9  5.6     5.9   6.3   7  
3 virginica    4.9  6.22    6.5   6.9   7.9

最后一段代码完全符合我的要求，但我想知道为什么没有更短的语法不会强迫我重复变量。

【问题讨论】：

标签： r dplyr quantile

【解决方案1】：

您可以创建一个列表列，然后使用unnest_wider，这需要tidyr 1.0.0

library(tidyverse)

iris %>% 
  group_by(Species) %>% 
  summarise(q = list(quantile(Sepal.Length))) %>% 
  unnest_wider(q)

# # A tibble: 3 x 6
#   Species     `0%` `25%` `50%` `75%` `100%`
#   <fct>      <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>  <dbl>
# 1 setosa       4.3  4.8    5     5.2    5.8
# 2 versicolor   4.9  5.6    5.9   6.3    7  
# 3 virginica    4.9  6.22   6.5   6.9    7.9

有一个 names_repair 参数，但显然这会更改所有列的名称，而不仅仅是未嵌套的列 (??)

iris %>% 
  group_by(Species) %>% 
  summarise(q = list(quantile(Sepal.Length))) %>% 
  unnest_wider(q, names_repair = ~paste0('Q_', sub('%', '', .)))

# # A tibble: 3 x 6
#   Q_Species    Q_0  Q_25  Q_50  Q_75 Q_100
#   <fct>      <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
# 1 setosa       4.3  4.8    5     5.2   5.8
# 2 versicolor   4.9  5.6    5.9   6.3   7  
# 3 virginica    4.9  6.22   6.5   6.9   7.9

另一个选项是group_modify

iris %>% 
  group_by(Species) %>% 
  group_modify(~as.data.frame(t(quantile(.$Sepal.Length))))

# # A tibble: 3 x 6
# # Groups:   Species [3]
#   Species     `0%` `25%` `50%` `75%` `100%`
#   <fct>      <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>  <dbl>
# 1 setosa       4.3  4.8    5     5.2    5.8
# 2 versicolor   4.9  5.6    5.9   6.3    7  
# 3 virginica    4.9  6.22   6.5   6.9    7.9

或者你可以使用 data.table

library(data.table)
irisdt <- as.data.table(iris)

irisdt[, as.list(quantile(Sepal.Length)), Species]
#       Species  0%   25% 50% 75% 100%
# 1:     setosa 4.3 4.800 5.0 5.2  5.8
# 2: versicolor 4.9 5.600 5.9 6.3  7.0
# 3:  virginica 4.9 6.225 6.5 6.9  7.9

【讨论】：

【解决方案2】：

您在失败的summarise_at 调用中缺少quantile 函数前面的~。请尝试以下操作：

five_number_summary <- iris %>% 
  group_by(Species) %>% 
  summarise_at(vars(Sepal.Length),
               list(min=min, Q1=~quantile(., probs = 0.25),
                    median=median, Q3=~quantile(., probs = 0.75),
                    max=max))
five_number_summary
# A tibble: 3 x 6
  Species      min    Q1 median    Q3   max
  <fct>      <dbl> <dbl>  <dbl> <dbl> <dbl>
1 setosa       4.3  4.8     5     5.2   5.8
2 versicolor   4.9  5.6     5.9   6.3   7  
3 virginica    4.9  6.22    6.5   6.9   7.9

【讨论】：

谢谢@Arienrhod。 ~ 的意义是什么？为什么只有quantile()函数需要~而不需要其他函数？
据我所知~ 是function(x){...} 的简写。没有它，R 会尝试计算表达式 quantile...，但在这种情况下会失败。 ~ 经常在 purrr 函数中使用，您可以找到更多信息 here 和 here。

【解决方案3】：

关于@arienrhod 更新版本的说明

library(dplyr,quietly = TRUE,verbose = FALSE, warn.conflicts = FALSE)
five_number_summary <- iris %>% 
  group_by(Species) %>% 
  summarise(across(Sepal.Length, list(min=min, Q1=~quantile(., probs = 0.25),
                    median=median, Q3=~quantile(., probs = 0.75),
                    max=max),  .names = "{.fn}"))
five_number_summary
#> # A tibble: 3 x 6
#>   Species      min    Q1 median    Q3   max
#>   <fct>      <dbl> <dbl>  <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 setosa       4.3  4.8     5     5.2   5.8
#> 2 versicolor   4.9  5.6     5.9   6.3   7  
#> 3 virginica    4.9  6.22    6.5   6.9   7.9

^{由reprex package (v2.0.1) 于 2022-02-21 创建}

【讨论】：