一次一组汇总多个变量

Question

关于通过一个或多个组汇总多个变量有许多问题和答案（例如， 多个组表示多个列 ）。 我不认为这是重复的。

这是我正在尝试做的事情：我想通过Displacement计算4个变量的平均值，然后通过Horsepower计算这三个变量的平均值，依此类推。 我不想 GROUP BY vs ， am ， gear和carb同时（即，我不是在寻找简单mydata %>% group_by(vs, am, gear, and carb) %>% summarise_if(...) 。

我如何计算装置，用于通过一组变量Displacement ， 然后计算出用于由相同的变量Horsepower ，等等， 然后放在并排表的一面呢？

我试图提出一个可重复的例子，但不能。 这是来自mtcars一个mtcars ，它显示了我最终要寻找的东西（数据组成）：

tibble(Item = c("vs", "am" ,"gear", "carb"), 
   "Displacement (mean)"  = c(2.4, 1.4, 5.5, 1.3),
   "Horsepower (mean)" = c(155, 175, 300, 200))

Answer 1

也许这样使用purrr::map和一些rlang语法？

grps <- list("cyl", "vs")
map(setNames(grps, unlist(grps)), function(x)
mtcars %>%
    group_by(!!rlang::sym(x)) %>%
    summarise(mean.mpg = mean(mpg), mean.disp = mean(disp)) %>%
    rename(id.val = 1)) %>%
bind_rows(.id = "id")
## A tibble: 5 x 4
#  id    id.val mean.mpg mean.disp
#  <chr>  <dbl>    <dbl>     <dbl>
#1 cyl       4.     26.7      105.
#2 cyl       6.     19.7      183.
#3 cyl       8.     15.1      353.
#4 vs        0.     16.6      307.
#5 vs        1.     24.6      132.

Answer 2

如此少的分组，为什么不一次做一套方法：

out1 <- mydata %>% group_by(Var1) %>% 
    summarise(mean_1a = mean(var_a), mean_1b = mean(var_b))

out2 <- mydata %>% group_by(Var2) %>% 
    summarise(mean_2a = mean(var_a), mean_2b = mean(var_b))

out3 <- mydata %>% group_by(Var3) %>% 
    summarise(mean_3a = mean(var_a), mean_3b = mean(var_b))

如果将结果并排放置是有意义的，你可以这样做：

result <- cbind(out1, out2, out3)