R 聚合动态添加的列，每个列都有一个单独的函数

Question

我有一个这样的数据框:

id  v    t1   t2  t3    t4   date1        list1

1   1.0  1.4   2   0.45   3    2020-09-03   val1
1   1.0  1.6   3   0.55  3.7  2020-09-05   val2

我如何按 id, v 分组并聚合列 t1, t2, t3, t4, date1, list1通过对它们中的每一个应用不同的聚合函数。进一步来说

t1 -> mean
t2 -> max
t3 -> mean
t4 -> max
date -> max
list1 -> join as in python's ','.join

所以聚合后的框架看起来像:

id  v    t1   t2  t3    t4   date1        list1

1   1.0  1.5   3   0.5   3.7  2020-09-05   val1, val2

还有一件事是，这些列可以根据用户在 R Shiny 框架中的选择动态添加，这意味着我打算聚合的所有这些列都在数据框中，但其中一些可能不需要聚合，例如用户只能选择 t1, date1而不是剩下的。所以我的聚合参数取决于所选的列，我确实有用户选择的列名。所以如果我问我如何构建动态聚合查询可能是有道理的。
在 python 中，我可以根据用户选择的列动态构建一个像上面那样的字典，并使用类似 pd.agg(**dict) 的东西。
我怎样才能在 R 中做到这一点？我试图查看 dplyr::summarise 和 data.table 但我似乎无法一次汇总所有这些。谢谢你的帮助。

Answer 1

我们可以使用 across在列块上应用函数

library(dplyr)
df1 %>% 
   group_by(id, v) %>% 
   summarise(across(c(t1, t3), mean),
             across(c(t2, t4, date1), max), 
             list1 = toString(list1), .groups = 'drop')

-输出

# A tibble: 1 x 8
#     id     v    t1    t3    t2    t4 date1      list1     
#  <int> <dbl> <dbl> <dbl> <int> <dbl> <chr>      <chr>     
#1     1     1   1.5   0.5     3   3.7 2020-09-05 val1, val2

如果函数、列名都是用户输入

nm1 <- c("t1", "t3")
nm2 <- c("t2", "t4", "date1")
nm3 <- c("list1")

f1 <- "mean"
f2 <- "max"
f3 <- "toString"

df1 %>%
    group_by(id, v) %>%
    summarise(across(all_of(nm1), ~ match.fun(f1)(.)),
              across(all_of(nm2), ~ match.fun(f2)(.)),
              !! nm3 := match.fun(f3)(!! rlang::sym(nm3)), .groups = 'drop')

-输出

# A tibble: 1 x 8
#     id     v    t1    t3    t2    t4 date1      list1     
#  <int> <dbl> <dbl> <dbl> <int> <dbl> <date>     <chr>     
#1     1     1   1.5   0.5     3   3.7 2020-09-05 val1, val2

它也可以作为表达式传递并计算

expr1 <- glue::glue('across(c({toString(nm1)}), {f1});',
              'across(c({toString(nm2)}),  {f2});',
          'across(c({toString(nm3)}),  {f3})')
df1 %>% 
     group_by(id, v) %>%
     summarise(!!! rlang::parse_exprs(expr1), .groups = 'drop')

-输出

# A tibble: 1 x 8
#     id     v    t1    t3    t2    t4 date1      list1     
#  <int> <dbl> <dbl> <dbl> <int> <dbl> <date>     <chr>     
#1     1     1   1.5   0.5     3   3.7 2020-09-05 val1, val2

数据

df1 <- structure(list(id = c(1L, 1L), v = c(1, 1), t1 = c(1.4, 1.6), 
    t2 = 2:3, t3 = c(0.45, 0.55), t4 = c(3, 3.7), date1 = structure(c(18508, 
    18510), class = "Date"), list1 = c("val1", "val2")), row.names = c(NA, 
-2L), class = "data.frame")