使用不同的分组变量嵌套多个 dplyr::summarise答案

【问题标题】：Nest multiple dplyr::summarise with different grouping variables使用不同的分组变量嵌套多个 dplyr::summarise
【发布时间】：2021-03-22 08:33:38
【问题描述】：

我有一个包含 100 条记录的数据框，包括 bmi 等级（高于或低于 30）、腰围等级（高于或低于阈值）和结果变量（已故 0 或 1）。

set.seed(1)
data <- 
tibble(bmiclass=sample(x=c(0,1), size=100, replace = TRUE),
       wcclass=sample(x=c(0,1), size=100, replace = TRUE),
       deceased=sample(x=c(0,1), size=100, replace = TRUE))

我需要在同一张表中获得两个信息：1）按 BMI 组划分的 WC 级别较高的受试者百分比，以及 2）按 BMI 组和 WC 级别划分的死亡风险。我设法通过 left_join 函数加入两个 dplyr::group_by 和 dplyr::summarise 来做到这一点，如下所示：

data %>% group_by(bmiclass, wcclass) %>% dplyr::summarise(risk.death=sum(deceased)/n()*100) %>% 
  left_join(data %>% group_by(bmiclass) %>% dplyr::summarise(risk.wc=sum(wcclass)/n()*100), by="bmiclass")

但是我想知道是否有更直接的方法可以在没有 left_join 的情况下更简单地完成它？

【问题讨论】：

标签： r dplyr group-by summarize

【解决方案1】：

这将等效地做同样的事情

data %>% 
  group_by(bmiclass) %>%
  mutate(risk.wc = sum(wcclass)/n()*100) %>%
  group_by(bmiclass, wcclass, risk.wc) %>% summarise(risk.death=sum(deceased)/n()*100)

# A tibble: 4 x 4
# Groups:   bmiclass, wcclass [4]
  bmiclass wcclass risk.wc risk.death
     <dbl>   <dbl>   <dbl>      <dbl>
1        0       0    49.0       52  
2        0       1    49.0       50  
3        1       0    45.1       64.3
4        1       1    45.1       56.5

用你的代码检查一下

> data %>% group_by(bmiclass, wcclass) %>% dplyr::summarise(risk.death=sum(deceased)/n()*100) %>% 
+   left_join(data %>% group_by(bmiclass) %>% dplyr::summarise(risk.wc=sum(wcclass)/n()*100), by="bmiclass")
`summarise()` has grouped output by 'bmiclass'. You can override using the `.groups` argument.
# A tibble: 4 x 4
# Groups:   bmiclass [2]
  bmiclass wcclass risk.death risk.wc
     <dbl>   <dbl>      <dbl>   <dbl>
1        0       0       52      49.0
2        0       1       50      49.0
3        1       0       64.3    45.1
4        1       1       56.5    45.1

【讨论】：

【解决方案2】：

无需执行连接即可：

library(dplyr)

data %>% 
  group_by(bmiclass, wcclass) %>%
  summarise(risk.death = mean(deceased*100), 
            risk.wc = n()) %>%
  mutate(risk.wc = mean(rep(wcclass, risk.wc)) * 100) %>%
  ungroup

#  bmiclass wcclass risk.death risk.wc
#     <dbl>   <dbl>      <dbl>   <dbl>
#1        0       0       52      49.0
#2        0       1       50      49.0
#3        1       0       64.3    45.1
#4        1       1       56.5    45.1

【讨论】：