在以前版本的 dplyr 中,如果我想使用 summarise()
获取除其他汇总值之外的行数,我可以做类似的事情
library(tidyverse)
df <- tibble(
group = c("A", "A", "B", "B", "C"),
value = c(1, 2, 3, 4, 5)
)
df %>%
group_by(group) %>%
summarise(total = sum(value), count = n())
`summarise()` ungrouping output (override with `.groups` argument)
# A tibble: 3 x 3
group total count
<chr> <dbl> <int>
1 A 3 2
2 B 7 2
3 C 5 1
我本能地使用新 across()
获得相同的输出功能将是df %>%
group_by(group) %>%
summarise(across(value, list(sum = sum, count = n)))
Error: Problem with `summarise()` input `..1`.
x unused argument (col)
ℹ Input `..1` is `across(value, list(sum = sum, count = n))`.
ℹ The error occurred in group 1: group = "A".
该问题特定于 n()
函数,只需调用 sum()
按预期工作:df %>%
group_by(group) %>%
summarise(across(value, list(sum = sum)))
`summarise()` ungrouping output (override with `.groups` argument)
# A tibble: 3 x 2
group value_sum
<chr> <dbl>
1 A 3
2 B 7
3 C 5
我尝试了各种语法变体(使用 lambdas,试验 cur_group()
等),但无济于事。我将如何在 across()
内获得所需的结果?
最佳答案
我们可以将 lambda 函数用于 n()
而sum
如果没有要指定的其他参数,则可以通过调用它来调用
library(dplyr)
df %>%
group_by(group) %>%
summarise(across(value, list(sum = sum, count = ~ n())), .groups = 'drop')
-输出# A tibble: 3 x 3
# group value_sum value_count
# <chr> <dbl> <int>
#1 A 3 2
#2 B 7 2
#3 C 5 1
关于r - 如何在 dplyr::across() 中使用 n() 按组计算行数?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/66161658/