summarise_all 附加参数是向量
summarise_all with additional parameter that is a vector
假设我有一个数据框:
df <- data.frame(a = 1:10,
b = 1:10,
c = 1:10)
我想对每一列应用几个汇总函数,所以我使用 dplyr::summarise_all
library(dplyr)
df %>% summarise_all(.funs = c(mean, sum))
# a_fn1 b_fn1 c_fn1 a_fn2 b_fn2 c_fn2
# 1 5.5 5.5 5.5 55 55 55
效果很好!现在,假设我有一个函数需要一个额外的参数。例如,此函数计算列中超过阈值的元素数。 (注意:这是一个玩具示例,不是真正的功能。)
n_above_threshold <- function(x, threshold) sum(x > threshold)
所以,这个函数是这样工作的:
n_above_threshold(1:10, 5)
#[1] 5
我可以像以前一样将它应用于所有列,但这次传递附加参数,如下所示:
df %>% summarise_all(.funs = c(mean, n_above_threshold), threshold = 5)
# a_fn1 b_fn1 c_fn1 a_fn2 b_fn2 c_fn2
# 1 5.5 5.5 5.5 5 5 5
但是,假设我有一个阈值向量,其中每个元素对应一列。比如说,c(1, 5, 7)
对于我上面的例子。当然,我不能简单地这样做,因为它没有任何意义:
df %>% summarise_all(.funs = c(mean, n_above_threshold), threshold = c(1, 5, 7))
如果我使用的是基础 R,我可能会这样做:
> mapply(n_above_threshold, df, c(1, 5, 7))
# a b c
# 9 5 3
有没有办法将此结果作为 dplyr
管道工作流的一部分,就像我在更简单的情况下使用的那样?
dplyr
提供了一堆 context-dependent 函数。一个是cur_column()
。您可以在 summarise
中使用它来查找给定列的阈值。
library("tidyverse")
df <- data.frame(
a = 1:10,
b = 1:10,
c = 1:10
)
n_above_threshold <- function(x, threshold) sum(x > threshold)
# Pair the parameters with the columns
thresholds <- c(1, 5, 7)
names(thresholds) <- colnames(df)
df %>%
summarise(
across(
everything(),
# Use `cur_column()` to access each column name in turn
list(count = ~ n_above_threshold(.x, thresholds[cur_column()]),
mean = mean)
)
)
#> a_count a_mean b_count b_mean c_count c_mean
#> 1 9 5.5 5 5.5 3 5.5
如果当前列名没有已知阈值,则此 returns NA
静默。这是您可能希望或可能不希望发生的事情。
df %>%
# Add extra column to show what happens if we don't know the threshold for a column
mutate(
x = 1:10
) %>%
summarise(
across(
everything(),
# Use `cur_column()` to access each column name in turn
list(count = ~ n_above_threshold(.x, thresholds[cur_column()]),
mean = mean)
)
)
#> a_count a_mean b_count b_mean c_count c_mean x_count x_mean
#> 1 9 5.5 5 5.5 3 5.5 NA 5.5
由 reprex package (v2.0.1)
创建于 2022-03-11
假设我有一个数据框:
df <- data.frame(a = 1:10,
b = 1:10,
c = 1:10)
我想对每一列应用几个汇总函数,所以我使用 dplyr::summarise_all
library(dplyr)
df %>% summarise_all(.funs = c(mean, sum))
# a_fn1 b_fn1 c_fn1 a_fn2 b_fn2 c_fn2
# 1 5.5 5.5 5.5 55 55 55
效果很好!现在,假设我有一个函数需要一个额外的参数。例如,此函数计算列中超过阈值的元素数。 (注意:这是一个玩具示例,不是真正的功能。)
n_above_threshold <- function(x, threshold) sum(x > threshold)
所以,这个函数是这样工作的:
n_above_threshold(1:10, 5)
#[1] 5
我可以像以前一样将它应用于所有列,但这次传递附加参数,如下所示:
df %>% summarise_all(.funs = c(mean, n_above_threshold), threshold = 5)
# a_fn1 b_fn1 c_fn1 a_fn2 b_fn2 c_fn2
# 1 5.5 5.5 5.5 5 5 5
但是,假设我有一个阈值向量,其中每个元素对应一列。比如说,c(1, 5, 7)
对于我上面的例子。当然,我不能简单地这样做,因为它没有任何意义:
df %>% summarise_all(.funs = c(mean, n_above_threshold), threshold = c(1, 5, 7))
如果我使用的是基础 R,我可能会这样做:
> mapply(n_above_threshold, df, c(1, 5, 7))
# a b c
# 9 5 3
有没有办法将此结果作为 dplyr
管道工作流的一部分,就像我在更简单的情况下使用的那样?
dplyr
提供了一堆 context-dependent 函数。一个是cur_column()
。您可以在 summarise
中使用它来查找给定列的阈值。
library("tidyverse")
df <- data.frame(
a = 1:10,
b = 1:10,
c = 1:10
)
n_above_threshold <- function(x, threshold) sum(x > threshold)
# Pair the parameters with the columns
thresholds <- c(1, 5, 7)
names(thresholds) <- colnames(df)
df %>%
summarise(
across(
everything(),
# Use `cur_column()` to access each column name in turn
list(count = ~ n_above_threshold(.x, thresholds[cur_column()]),
mean = mean)
)
)
#> a_count a_mean b_count b_mean c_count c_mean
#> 1 9 5.5 5 5.5 3 5.5
如果当前列名没有已知阈值,则此 returns NA
静默。这是您可能希望或可能不希望发生的事情。
df %>%
# Add extra column to show what happens if we don't know the threshold for a column
mutate(
x = 1:10
) %>%
summarise(
across(
everything(),
# Use `cur_column()` to access each column name in turn
list(count = ~ n_above_threshold(.x, thresholds[cur_column()]),
mean = mean)
)
)
#> a_count a_mean b_count b_mean c_count c_mean x_count x_mean
#> 1 9 5.5 5 5.5 3 5.5 NA 5.5
由 reprex package (v2.0.1)
创建于 2022-03-11