使用 apply 在 R 的多個列上運行 function

Question

在將多個變量（列）按分類變量分組后，我正在嘗試收集它們的匯總統計信息。 我希望使用apply function，而不是為每個變量單獨編寫代碼。

這是我想使用的 function 而不添加任何應用程序：

library(dplyr)
group_by(my_data, group) %>%
  summarise(
    count = n(),
    mean = mean(weight, na.rm = TRUE),
    sd = sd(weight, na.rm = TRUE)
  )

我知道這是一個非常新手的問題，但我正在努力使用各種應用教程來解決這個問題。 我認為由於 pipe，我覺得它很棘手。

干杯!

Answer 1

底座 R：

data.frame(do.call("rbind", lapply(split(df, df$car_brand), function(x){

        data.frame(

        car_brand = x$car_brand,

        counter = nrow(x),

        avg = mean(x$hp, na.rm = T),

        std_dev = ifelse(is.na(sd(x$hp, na.rm = T)), 0, sd(x$hp, na.rm = T)))

      }

    )

  ),

row.names = NULL

)

數據：

df <- data.frame(car_type = row.names(mtcars), 
                 car_brand = gsub(" .*", "", row.names(mtcars)),
                 mtcars, row.names = NULL)

Answer 2

基於公式（例如lm 、 aov等）的函數與group_by存在問題，正如您在此處看到的那樣，因此，這是使用purrr::map_*和group_split的一種方法

library(dplyr)
library(purrr)
nms <- c('wt','qsec')
#loop over nms and apply the 2nd part, so .x will take 'wt' then `qsec` 
map_dfc(nms, 
        ~mtcars %>% 
          group_split(cyl) %>% 
          map_df(function(y) y %>%
                   summarise(!!quo_name(paste0("mean_",.x)):=mean(y[[.x]]),
                             !!quo_name(paste0("pval_",.x)):=summary(aov(as.formula(paste(.x,"~am")), data=y))[[1]]$`Pr(>F)`[1]
                              )
                  )
        )

# A tibble: 3 x 4
  mean_wt pval_wt mean_qsec pval_qsec
    <dbl>   <dbl>     <dbl>     <dbl>
1    2.29 0.0104       19.1  0.0166  
2    3.12 0.00101      18.0  0.00514 
3    4.00 0.218        16.8  0.000834