使用简单列表和自动命名列表重写 `summarise_all` 而不使用弃用的 `funs`

Question

我正在尝试计算 2 列中每一列中 NA 值的数量。

下面的代码有效。

temp2 %>%
  select(c18basic, c18ipug) %>%
  summarise_all(funs(sum(is.na(.))))

但是我收到这个警告：

Warning message:
`funs()` was deprecated in dplyr 0.8.0.
Please use a list of either functions or lambdas: 

  # Simple named list: 
  list(mean = mean, median = median)

  # Auto named with `tibble::lst()`: 
  tibble::lst(mean, median)

  # Using lambdas
  list(~ mean(., trim = .2), ~ median(., na.rm = TRUE))

如何使用上述每种技术重写我的 summarise_all 行：Simple list 和 Auto named list？不使用 summarise_all，因为它似乎是 superseded.

谢谢。

注意：我发现 TidyVerse 文档很难理解。如果有人可以指出可以帮助我自己解决这些问题的资源，我将不胜感激。提前谢谢你。

注意：我想出了使用 Lambda 的方法：

temp2 %>%
  select(c18basic, c18ipug) %>%
  summarise(across(everything(), ~ sum(is.na(.x))))

Answer 1

像这样？

   dplyr::summarize_all(list(sum= ~sum(is.na(.x), na.rm = T)))

顺便说一下，select() 不是必须的，你可以写成

temp2 %>%
  summarise(across(c(c18basic,c18ipug), ~ sum(is.na(.x))))

例如

library(dplyr)
mtcars[1,1] <- NA
mtcars %>% 
  summarise(across(c(mpg ,cyl), list(sum= ~sum(is.na(.x), na.rm = T))))

结果

mpg_sum cyl_sum
    1       0

我想你明白了，看到语法是多么简单，当使用更多功能时，例如

mtcars[1,1] <- NA
mtcars %>%
  summarise(across(c(mpg, cyl), list(
    Mean = ~ mean(., na.rm = T),
    SD = ~ sd(., na.rm = T),
    Min = ~ min(., na.rm = T),
    Max = ~ max(., na.rm = T),
    Obs. = ~ sum(!is.na(.))
  )))

使用简单列表和自动命名列表重写 `summarise_all` 而不使用弃用的 `funs`

rewriting `summarise_all` without deprecated `funs`, using Simple list and Auto-named list

r

dplyr