Dplyr: summarise_at 对不同的变量使用不同的函数

嗨@profdave ，不知道它是否会帮助你，但这里有一些例子来说明我理解你想要的

首先，提醒一下summarize_at旨在将一个或多个函数应用于选定的列。

library(dplyr, warn.conflicts = F)
df <- tribble(
  ~category,   ~x,  ~y,  ~z,
  #----------------------
  'a',      4,   6,   8,
  'a',      7,   3,   0,
  'a',      7,   9,   0,
  'b',      2,   8,   8,
  'b',      5,   1,   8,
  'b',      8,   0,   1,
  'c',      2,   1,   1,
  'c',      3,   8,   0,
  'c',      1,   9,   1
)
df %>% 
  group_by(category) %>% 
  summarize_at(vars(x, y), funs(min, max))
#> # A tibble: 3 x 5
#>   category x_min y_min x_max y_max
#>      <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1        a     4     3     7     9
#> 2        b     2     0     8     8
#> 3        c     1     1     3     9

我知道您想将几个函数映射到一些不同的特定列。
使用purrr中的tidyverse ，我们可以像这样绕过它来说明：

library(purrr)
list(c("x"), c("y")) %>% 
  map2(lst(min = min, max = max), ~ df %>% group_by(category) %>% summarise_at(.x, .y)) %>% 
  reduce(inner_join)
#> Joining, by = "category"
#> # A tibble: 3 x 3
#>   category     x     y
#>      <chr> <dbl> <dbl>
#> 1        a     4     9
#> 2        b     2     8
#> 3        c     1     9

在上面的例子中，首先你选择一些列来应用列表中的函数，你将它们映射到一个长度相同的列表中，并使用你想要的不同函数，它将分别应用于.x和.y在summarize_at 。 最后，您通过加入（ reduce在列表上应用函数）将结果合并到一个 data.frame 中

它可以使用summarize at每个功能，例如将多个函数应用于多个列。

list(.vars = lst("x", "y", c("y", "z")),
     .funs = lst(min, max, funs(mean = mean, median = median))) %>% 
  pmap(~ df %>% group_by(category) %>% summarise_at(.x, .y)) %>% 
  reduce(inner_join, by = "category")
#> # A tibble: 3 x 7
#>   category     x     y y_mean    z_mean y_median z_median
#>      <chr> <dbl> <dbl>  <dbl>     <dbl>    <dbl>    <dbl>
#> 1        a     4     9      6 2.6666667        6        0
#> 2        b     2     8      3 5.6666667        1        8
#> 3        c     1     9      6 0.6666667        8        1

您可以对所有summarise_*函数执行相同操作。

这是你想要的结果吗？ 如果没有，我将删除此帖子。

最终，我不知道我们是否可以实现一个函数来做到这一点，或者将它包含在summarise_at行为中。 但是，与此同时，上面的示例可以帮助澄清 FR 并帮助您。

非常感谢@cdrv ，看起来这正是我在谈论的。 我会更仔细地研究它（并使自己 100% 了解 purrr 的最新情况）以更好地理解它。 但是将这个功能整合到 dplyr 中真的那么难吗？ 当然，您比我更了解，但我认为这对普通用户非常有帮助。

library(dplyr, warn.conflicts = FALSE)

df <- tribble(
  ~category,   ~x,  ~y,  ~z,
  #----------------------
      'a',      4,   6,   8,
      'a',      7,   3,   0,
      'a',      7,   9,   0,
      'b',      2,   8,   8,
      'b',      5,   1,   8,
      'b',      8,   0,   1,
      'c',      2,   1,   1,
      'c',      3,   8,   0,
      'c',      1,   9,   1
 )

df %>%
  group_by(category) %>%
  summarise_all(funs(mean, median, first))
#> # A tibble: 3 x 10
#>   category x_mean y_mean z_mean x_median y_median z_med… x_fi… y_fi… z_fi…
#>   <chr>     <dbl>  <dbl>  <dbl>    <dbl>    <dbl>  <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 a          6.00   6.00  2.67      7.00     6.00   0     4.00  6.00  8.00
#> 2 b          5.00   3.00  5.67      5.00     1.00   8.00  2.00  8.00  8.00
#> 3 c          2.00   6.00  0.667     2.00     8.00   1.00  2.00  1.00  1.00