使用dplyr对R中的多个列进行排序

Question

对于标题不太明确的内容表示歉意-希望下面的示例有所帮助。 我正在处理一些体育数据，试图为数据中的某些运动员分组计算“阵容统计”。 以下是我正在使用的数据类型(playerInfo)以及尝试进行的分析类型(groupedInfo) ：

playerInfo = data.frame(
  lineup = c(1,2,3,4,5,6),
  player1 = c("Bil", "Tom", "Tom", "Nik", "Nik", "Joe"),
  player1id = c("e91", "a27", "a27", "b17", "b17", "3b3"),
  player2 = c("Nik", "Bil", "Nik", "Joe", "Tom", "Tom"),
  player2id = c("b17", "e91", "b17", "3b3", "a27", "a27"),
  player3 = c("Joe", "Joe", "Joe", "Tom", "Joe", "Nik"),
  player3id = c("3b3", "3b3", "3b3", "a27", "3b3", "b17"),
  points = c(6, 8, 3, 12, 36, 2),
  stringsAsFactors = FALSE
)

groupedInfo <- playerInfo %>%
  dplyr::group_by(player1, player2, player3) %>%
  dplyr::summarise(
    lineup_ct = n(),
    total_pts = sum(points)
  )

> groupedInfo
# A tibble: 6 x 5
# Groups:   player1, player2 [?]
  player1 player2 player3 lineup_ct total_pts
  <chr>   <chr>   <chr>       <int>     <dbl>
1 Bil     Nik     Joe             1         6
2 Joe     Tom     Nik             1         2
3 Nik     Joe     Tom             1        12
4 Nik     Tom     Joe             1        36
5 Tom     Bil     Joe             1         8
6 Tom     Nik     Joe             1         3

此处的目标是将每一行中的3个参与者分组，然后为不同的组计算一些摘要统计信息（在此简单示例中，为计数和总和）。 不幸的是，缺少dplyr::group_by的事实是，某些玩家组应该是同一组玩家，如果只是在不同的列中有相同的3名玩家。

例如，在上面的数据框中，第3、4、5、6行都具有相同的3个玩家（Nik，Tom，Joe），但是由于有时Nik是玩家1，有时Nik是玩家2，依此类推，所以group_by将它们分组分别。

为了清楚起见，以下是我要获得的结果类型的示例：

correctPlayerInfo = data.frame(
  lineup = c(1,2,3,4,5,6),
  player1 = c("Bil", "Bil", "Joe", "Joe", "Joe", "Joe"),
  player1id = c("e91", "e91", "3b3", "3b3", "3b3", "3b3"),
  player2 = c("Joe", "Joe", "Nik", "Nik", "Nik", "Nik"),
  player2id = c("3b3", "3b3", "b17", "b17", "b17", "b17"),
  player3 = c("Nik", "Tom", "Tom", "Tom", "Tom", "Tom"),
  player3id = c("b17", "a27", "a27", "a27", "a27", "a27"),
  points = c(6, 8, 3, 12, 36, 2),
  stringsAsFactors = FALSE
)

correctGroupedInfo <- correctPlayerInfo %>%
  dplyr::group_by(player1, player2, player3) %>%
  dplyr::summarise(
    lineup_ct = n(),
    total_pts = sum(points)
  )

> correctGroupedInfo
# A tibble: 3 x 5
# Groups:   player1, player2 [?]
  player1 player2 player3 lineup_ct total_pts
  <chr>   <chr>   <chr>       <int>     <dbl>
1 Bil     Joe     Nik             1         6
2 Bil     Joe     Tom             1         8
3 Joe     Nik     Tom             4        53

在第二个示例中，我手动按字母顺序对数据进行了排序，从而使player1 <player2 <player3。 结果，当我执行group_by时，它将第3-6行准确地分组为一个分组。

如何以编程方式实现这一目标？ 我不确定（a）将playerInfo重组为按列排序的correctPlayerInfo（如我在上文（）中所做的那样），或者（b）某些其他方法，其中group_by自动识别这些是相同的组，是否最好。

我正在为此积极努力，如果可以解决自己的问题，将发布更新。 在此之前，对此的任何帮助将不胜感激！

编辑：到目前为止，我已经尝试过以下方法：

newPlayerInfo <- playerInfo %>%
  dplyr::mutate(newPlayer1 = min(player1, player2, player3)) %>%
  dplyr::mutate(newPlayer3 = max(player1, player2, player3))

...无济于事。

Answer 1

您可以创建按玩家姓名（或ID）排序的组ID。 例如：

playerInfo %>% 
  mutate(
    group_id = purrr::pmap_chr(
      .l = list(p1 = player1, p2 = player2, p3 = player3),
      .f = function(p1, p2, p3) paste(sort(c(p1, p2, p3)), collapse = "_")
    )
  ) %>% 
  group_by(group_id) %>% 
  summarise(
    lineup_ct = n(),
    total_pts = sum(points)
  )

# A tibble: 3 x 3
  group_id    lineup_ct total_pts
  <chr>           <int>     <dbl>
1 Bil_Joe_Nik         1         6
2 Bil_Joe_Tom         1         8
3 Joe_Nik_Tom         4        53