dplyr 错误 group_by %>% summarize_if()

Question

我正在处理一个相当小的数据集，试图按平均值汇总列，同时按第一列分组。目前我有一个 df (LitterMean) 看起来是这样的：

      date3 TotalBorn LiveBorn StillBorn Mummies
1   7/6        12       12         0       0
2   7/6        20       15         2       3
3  6/29        14       14         0       0
4   7/6        11       10         1       0
5   7/6        16       15         1       0
6   7/6        11       11         0       0

我尝试运行

LitterMean %>%
  group_by(date3) %>%
  summarize_if(LitterMean, is.numeric, mean, na.rm=TRUE)

哪个returns

Error: `.predicate` must have length 1, not 5.
Run `rlang::last_error()` to see where the error occurred.

所以我 运行 rlang::last_error() 并收到

<error/rlang_error>
`.predicate` must have length 1, not 5.
Backtrace:
  1. `%>%`(...)
  2. dplyr::summarize_if(., LitterMean, is.numeric, mean, na.rm = TRUE)
  3. dplyr:::manip_if(...)
  4. dplyr:::tbl_if_syms(.tbl, .predicate, .env, .include_group_vars = .include_group_vars)
  8. dplyr:::tbl_if_vars(.tbl, .p, .env, ..., .include_group_vars = .include_group_vars)
  9. dplyr:::bad_args(".predicate", "must have length 1, not {length(.p)}.")
 10. dplyr:::glubort(fmt_args(args), ..., .envir = .envir)
Run `rlang::last_trace()` to see the full context.

以下显示我确实有 NA 文章。

sum(is.na(LitterMean))
[1] 5

有谁知道我的代码中是否遗漏了任何可以防止出现上述错误的内容？

Answer 1

你只需要正确调用summarize_if，像这样：

LitterMean %>%
  group_by(date3) %>%
  summarize_if(is.numeric, mean, na.rm=TRUE)

预期结果：

> LitterMean %>%
+   group_by(date3) %>%
+   summarize_if(is.numeric, mean, na.rm=TRUE)
# A tibble: 2 × 5
  date3 TotalBorn LiveBorn StillBorn Mummies
  <chr>     <dbl>    <dbl>     <dbl>   <dbl>
1 6/29         14     14         0       0  
2 7/6          14     12.6       0.8     0.6

Answer 2

你应该使用 across:

“作用域动词 (_if, _at, _all) 已被现有动词中的 across() 所取代。有关详细信息，请参阅 vignette("colwise")。”

https://dplyr.tidyverse.org/reference/summarise_all.html

library(dplyr)
df %>%
  group_by(date3) %>%
  summarise(across(where(is.numeric), mean))

  date3 TotalBorn LiveBorn StillBorn Mummies
  <chr>     <dbl>    <dbl>     <dbl>   <dbl>
1 6/29         14     14         0       0  
2 7/6          14     12.6       0.8     0.6