r - 创建动态分组依据

Question

df = data.frame(
  A = c(1, 4, 5, 13, 2),
  B = c("Group 1", "Group 3", "Group 2", "Group 1", "Group 2"),
  C = c("Group 3", "Group 2", "Group 1", "Group 2", "Group 3")
)

df %>%
  group_by(B) %>%
  summarise(val = mean(A))

df %>%
  group_by(C) %>%
  summarise(val = mean(A))

我不想为每组唯一的 group_by 编写新的代码块，我想创建一个循环遍历 df 数据框并保存结果放入列表或数据框中。

我想看看特征 A 的平均值如何在特征 B 和 C 之间传播，而无需编写新的数据集中每个分类特征的代码块。

我试过这个:

List_Of_Groups <- map_df(df, function(i) {
  df %>% 
    group_by(!!!syms(names(df)[1:i])) %>% 
    summarize(newValue = mean(A))
})

Answer 1

使用 purrr 的 map，您可以将您指定的代码块应用于所有字符列。基本上，您将字符变量的名称​​映射到后面的函数

purrr::map(names(df %>% select(where(is.character))), function(i) {
  df %>% 
    group_by(!!sym(i)) %>% 
    summarize(newValue = mean(A))
})

输出

# [[1]]
# A tibble: 3 x 2
#   B       newValue
#   <chr>      <dbl>
# 1 Group 1      7  
# 2 Group 2      3.5
# 3 Group 3      4  
# 
# [[2]]
# A tibble: 3 x 2
#   C       newValue
#   <chr>      <dbl>
# 1 Group 1      5  
# 2 Group 2      8.5
# 3 Group 3      1.5