如何使用dplyr将函数应用于所有非group_by列？

Question

如何使用dplyr将函数应用于所有非group_by列？

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我正在尝试使用dplyr包对所有未被分组的数据框列应用函数，就像我用aggregate()函数做的那样：

我试图使用dplyr软件包对除分组列之外的所有列应用函数，就像我使用aggregate()函数一样：

aggregate(. ~ Species, data = iris, mean)

对于所有未用于分组的列应用mean函数。(是的，我知道可以使用aggregate，但我正在尝试理解dplyr。)

我可以像这样使用summarize：

species <- group_by(iris, Species)
summarize(species,
          Sepal.Length = mean(Sepal.Length),
          Sepal.Width = mean(Sepal.Width))

但是是否有一种方法可以将mean()应用于未分组的所有列，类似于aggregate()的.~符号？我有一个包含30个列的数据框需要聚合，因此编写单独的语句并不理想。

- kmm

2

请参考之前的 **SO Q/A**。 - BrodieG

2个回答

4

这将让你在dplyr中达到几乎所有的效果。

h = iris %.%
  group_by(Species) %.%
  do(function(d){
    sapply(Filter(is.numeric, d), mean)  
  })

as.data.frame(h)

- Ramnath

我不建议以那种方式使用do()，因为它很可能会在0.2中更改。 - hadley

2

在 dplyr 中有一种惯用的方法吗？在 data.table 中，我可以这样做：data.table(iris)[,lapply(.SD, mean),Species]。 - Ramnath

网页内容由stack overflow 提供, 点击上面的

可以查看英文原文，
原文链接

- hadley · Accepted Answer

如果你愿意尝试实验性的dplyr，可以尝试新的（仍然实验性的）summarise_each()：

devtools::install_github("hadley/dplyr", ref = "colwise")

library(dplyr)
iris %.%
  group_by(Species) %.%
  summarise_each(funs(mean))
## Source: local data frame [3 x 5]
## 
##      Species Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width
## 1     setosa        5.006       3.428        1.462       0.246
## 2 versicolor        5.936       2.770        4.260       1.326
## 3  virginica        6.588       2.974        5.552       2.026

iris %.%
  group_by(Species) %.%
  summarise_each(funs(min, max))
## Source: local data frame [3 x 9]
## 
##      Species Sepal.Length_min Sepal.Width_min Petal.Length_min
## 1     setosa              4.3             2.3              1.0
## 2 versicolor              4.9             2.0              3.0
## 3  virginica              4.9             2.2              4.5
## Variables not shown: Petal.Width_min (dbl), Sepal.Length_max (dbl),
##   Sepal.Width_max (dbl), Petal.Length_max (dbl), Petal.Width_max (dbl)

非常感谢您的反馈！

此功能将出现在dplyr 0.2版本中。