r - 在 summary_rows GT 包中使用 weighted.mean

Question

我一直在寻找在 GT 包中使用 weighted.mean 和 summary_rows 的解决方案。

summary_rows 函数只接受 foo(x) 形式的函数，因此不接受具有更多变量的函数，例如 weighted.mean(x,w)。

将 summary_rows 与组一起使用时，例如:

summary_rows(groups = T, columns = c, fns = list("average" = ~mean(.)),...)

它获取每个组的值向量，然后分别通过 mean() 函数运行它们。所选功能的列表。

我对此的解决方案非常麻烦。我编写了自己的自定义函数，它采用 summary_rows 提供的值向量，并使用 if 语句将其与预期向量进行比较。这一次仅适用于单个列，因此在自定义函数和 GT 表的代码中都需要大量代码。

weighted_mean_age <- function (x) {
  if (all(x == some.data$age.column[some.data$group.column == "group name"])) {
    weighted.mean(x, some.data$no.occurences[some.data$group.column == "group name"])
  } else if (another vector) {
    And so on for every group.
  } 
}

有没有人处理过同样的问题，但提出了不那么麻烦的解决方案？我是否遗漏了 GT 包中的某些内容？

感谢您的宝贵时间和想法。

Answer 1

首先，我需要澄清我用于此答案的假设:

您想要的是将类似weighted.mean(.,w) 的内容传递给此summary_rows() 函数。但是，由于您在问题中概述的 gt library 问题，这是不可能的。如果是这样的话，那么我相信我有一个解决方案:

在创建一些非常具体的 Python 脚本时，我做过一些类似的“黑客攻击”。它本质上是围绕映射我想使用某些特定容器使用的功能展开的。因此，我搜索了 R 语言源，如果 R 中也有类似的东西，显然它正在使用 factory functions并将它们存储在某个容器中。这是一个分步指南:

您首先需要为您的 weighted.mean 创建一个工厂函数:

my_mean <- function(w) { function(x) { weighted.mean(x,w) } }

然后您需要用您的新功能填充某种容器(我使用的是 list):

func_list <- list()
func_list[[some_weight]] <- my_mean(some_weight)
func_list[[different_w]] <- my_mean(different_w)
#etc...

完成后，您应该能够将其作为函数传递给 summary_rows 即:

 summary_rows(
           groups = T,
           columns   = c,
           fns       = list("w_mean" = ~func_list[w](.)),
           ...)

请记住，您必须使用某种形式的映射函数或循环将 w 值放入自己中。

希望这就是您要找的东西，希望对您有所帮助!