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使用dplyr循环聚合

data-manipulation dplyr r

Jordan · 技术社区 · 6 年前

所以我试图找到这个可能很明显的问题的答案。我需要循环使用多个预测变量,以便获得每个预测值的另一列的摘要。这个数据帧将随着每次迭代而变化,因此我需要适用于多个不同数据帧的代码。以下是我迄今为止看过的地方:

R- producing a summary calculation for each column that is dependent on aggregations at a factor level

使用mtcars软件包,我尝试了以下内容:

#get mtcars data from graphics package
install.packages("graphics")
library(graphics)
data <- mtcars 

#loop through names
variable <- list(colnames(data))
for(i in variable){
data1 <- data %>%
  group_by(i)
  summarise('number' = mean(mpg))
  }

但是,我得到以下错误:

 Error in grouped_df_impl(data, unname(vars), drop) : 
 Column `i` is unknown

不知道下一步要去哪里。

1 回复 | 直到 6 年前

akrun 6 年前

代码中存在多个问题,

1) the variable 不必要地创建为 list

2) 循环通过“变量”不会进入 列表 ,这是1的问题。

3) group_by_at 可用于代替 group_by 对于 string 输入

4) 有一个无连接的输入错误,即链( %>% )之间 分组依据 和 summarise

5) 输出应存储在 列表 否则,当我们分配给同一对象“data1”时,它将被覆盖

以下代码进行更正

variable <- colnames(data) #is a `vector` now
data1 <- list() # initialize as a `list`
for(i in variable){ 
 data1[[i]] <- data %>%
     group_by_at(i) %>% #changed to `group_by_at`
   summarise(number = mean(mpg))
 }

或者可以在 tidyverse 将以 列表 属于 tibble 并避免初始化 列表 和转让

purrr::map(variable, ~ data %>%
                          group_by_at(.x) %>%
                          summarise(number = mean(mpg)))

如果我们需要绑定 列表 元素使用 bind_rows . 但是,它也会创建多个列,因为第一个列名不同,并用 NA

purrr::map(variable, ~ data %>%
                      group_by_at(.x) %>%
                      summarise(number = mean(mpg))) %>%
                      set_names(variable) %>%
                      bind_rows(., .id = 'variable')

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