r - dplyr 条件汇总函数

Question

我有这种情况，我需要一个不同的摘要 功能基于一个条件。
例如，使用鸢尾花，如果物种是 setosa，由于某种原因我想要花瓣宽度的总和，否则我想要花瓣宽度的平均值。

天真地，我使用 case_when 写了这个，这不起作用:

iris <- tibble::as_tibble(iris)

 iris %>% 
  group_by(Species) %>% 
  summarise(pwz = case_when(
    Species == "setosa" ~ sum(Petal.Width, na.rm = TRUE),
    TRUE                ~ mean(Petal.Width, na.rm = TRUE)))

summarise_impl(.data, dots) 中的错误:
栏目 pwz长度必须为 1(汇总值)，而不是 50

我最终找到了这样的东西，使用每种方法进行总结，然后在变异中选择我真正想要的方法:

iris %>% 
  group_by(Species) %>% 
  summarise(pws = sum(Petal.Width, na.rm = TRUE),
            pwm = mean(Petal.Width, na.rm = TRUE)) %>% 
  mutate(pwz = case_when(
    Species == "setosa" ~ pws,
    TRUE                ~ pwm)) %>% 
  select(-pws, -pwm)

但是，创建所有这些汇总值并在最后只选择一个值似乎有点尴尬，尤其是当我的真实 case_when 复杂得多时。我不能在 summarise 中使用 case_when 吗？我的语法有错吗？任何帮助表示赞赏!

编辑:我想我应该指出我有多个条件/函数(假设我有，取决于变量，一些需要均值、总和、最大值、最小值或其他摘要)。

Answer 1

这很容易使用 data.table

library(data.table)
iris2 <- as.data.table(iris)

iris2[, if(Species == 'setosa') sum(Petal.Width) 
        else mean(Petal.Width)
      , by = Species]

更简洁，但可能不那么清楚

iris2[, ifelse(Species == 'setosa', sum, mean)(Petal.Width)
      , by = Species]

与 dplyr你可以做

iris %>% 
  group_by(Species) %>% 
  summarise(pwz = if_else(first(Species == "setosa")
                          , sum(Petal.Width)
                          , mean(Petal.Width)))

笔记:

我认为用 tidyr::spread“传播”你的数据可能更有意义这样每一天都有一个温度、降雨量等列。然后你可以使用 summarise以通常的方式。