R Summary table 百分比 summarise_at 或 _all 使用 3 个不同的函数并减少内部连接

Question

我在这里看到了 post：https://github.com/tidyverse/dplyr/issues/3101 并尝试使用 summarise_at，但是它不适用于 3 个函数，相反我发现使用 [= 更简单32=]。有什么方法可以减少我的代码中的内部连接吗？

  df_ask<- structure(list(Member = c("API", "API", "API", "API", "API", 
"KARA", "KARA", "KARA", "KARA", "KARA", "KARA", "KARA"), Year = c(2017, 
2017, 2017, 2018, 2018, 2017, 2017, 2017, 2018, 2018, 2018, 2019
), Name = c("kali", "kata", "kaga", "kami", "kara", "mara", "misi", 
"musu", "mate", "maki", "maku", "maji"), Response = c("declined", 
"yes, change request", "declined", "yes", "no", "no response", 
"yes, change request", "no response", "yes", "no", "yes", "no"
), Private = c("public", "private", "no response", "private", 
"public", "public", "private", "no response", "private", "public", 
"public", "private")), row.names = c(NA, -12L), class = c("tbl_df", 
"tbl", "data.frame"))

请注意，我还想 mutate 响应列，但仅针对 2017 年数据（拒绝 -> 否；是，更改请求 -> 是）并具有结果百分比。

结果应该是这样的：

df_ans <- structure(list(Member = c("API", "API", "KARA", "KARA", "KARA"
), Year = c(2017, 2018, 2017, 2018, 2019), `Total Name` = c(3, 
2, 3, 3, 1), `Yes Response` = c(33.3333333333333, 33.3333333333333, 
33.3333333333333, 66.6666666666667, 0), `No Response` = c(66.6666666666667, 
33.3333333333333, 66.6666666666667, 33.3333333333333, 33.3333333333333
), Public = c(33.3333333333333, 33.3333333333333, 33.3333333333333, 
66.6666666666667, 0), Private = c(33.3333333333333, 33.3333333333333, 
33.3333333333333, 33.3333333333333, 33.3333333333333)), row.names = c(NA, 
-5L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"))

到目前为止我的代码是：

    respon.table<-df_ask %>%
  group_by(Member, Year) %>%
 # mutate(Response= replace(Response, c(Response == "no response", Response.status == "submitted"), c("NOONO","aaaa")))

summarise_all(funs(Total.Name=sum(!is.na(.)), Yes.Response=sum(Response %in% c("Yes", "Yes, change reques")),
                   private=sum(Private=="public")))

当然可以通过一些手动操作来获得该结果。但是，我想把它作为闪亮的 table，我希望它运行平滑并且不给更多的加载时间。请帮忙。

Answer 1

您不能使用 across() 将汇总函数应用于一组列

df_ask %>%
  mutate(Yes.Response = Response %in% c("yes", "yes, change request"),
         No.Response = Response %in% c( "no", "declined","no response"),
         Is.Public = Private == "public",
         Is.Private = Private == "private") %>%
  group_by(Member, Year) %>%
  summarise(Total.Name = sum( !is.na( Name )),
            across( where(is.logical), ~paste0( round( 100 * sum(.) / Total.Name), "%")))

# A tibble: 5 x 7
# Groups:   Member [2]
  Member  Year Total.Name Yes.Response No.Response Is.Public Is.Private
  <chr>  <dbl>      <int> <chr>        <chr>       <chr>     <chr>     
1 API     2017          3 33%          67%         33%       33%       
2 API     2018          2 50%          50%         50%       50%       
3 KARA    2017          3 33%          67%         33%       33%       
4 KARA    2018          3 67%          33%         67%       33%       
5 KARA    2019          1 0%           100%        0%        100%

R Summary table 百分比 summarise_at 或 _all 使用 3 个不同的函数并减少内部连接

R Summary table in percentage with summarise_at or _all using 3 different functions and reduce inner join

r

tidyverse

dplyr

summarize