R dplyr 錯誤 mutate 出現問題 - 嘗試按兩列分組並用百分比改變新列

Question

我正在嘗試創建一個 geom_col 來查看平均值。 按類別 + 性別的銷售率。 為此，我嘗試首先按類別和性別分組，然后通過 Summarize 保存兩個變量，然后在變異 function 中創建一個新列，我想在我的 ggplot 中使用它（Geom_col 用於 CATEGORY，facet wrap 用於 Gender）

這是我的錯誤：錯誤： summarise()輸入total_qty問題。 x 參數 i 的無效“類型”（列表）輸入total_qty為sum(qty_sold) 。

編輯：將示例數據添加為 img。 [![在此處輸入圖像描述][1]][1]

任何人都可以幫助解決這個問題，請。

enter code here
data %>% 
group_by(CATEGORY, Gender) %>%
summarise(total_qty = sum(qty_sold)) %>%
summarise(total_qty_avail = sum(`Qty Received`)) %>%
ungroup %>%
mutate(sell_rate=total_qty/total_qty_avail)%>%
ggplot(data=data,aes(x=CATEGORY,y=sell_rate))+
geom_col() +
facet_wrap(~Gender)

輸出結構

 structure(list(CATEGORY = c("A", "A", "B"), Gender = c("M", "F", 
    "M"), `Qty Received` = c(100, 150, 50), qty_sold = c(10, 20, 
    5)), row.names = c(NA, -3L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"
    ))

Answer 1

在第一個summarise語句之后，唯一可用的列是分組列和“total_qty”。 如果我們需要創建“total_qty_avail”，請在第一個summarise中進行

library(dplyr)
data %>% 
 group_by(CATEGORY, Gender) %>%
 summarise(total_qty = sum(qty_sold, na.rm = TRUE),
          total_qty_avail = sum(`Qty Received`, na.rm = TRUE), .groups = 'drop')

---

如果 OP 想要創建僅按 'CATEGORY' 分組的 'total_qty_avail'（假設 OP 知道summarise刪除最后一個分組列，則改為按 'CATEGORY' 進行分組，然后使用sum進行第二次分組的“收到的數量”和“性別”添加為新的分組列

data %>%
     group_by(CATEGORY) %>%
     group_by(total_qty_avail = sum(`Qty Received`, na.rm = TRUE),
              Gender, .add = TRUE) %>%
     summarise(total_qty = sum(qty_sold, na.rm = TRUE), .groups = 'drop')

---

關於具體錯誤，可能是因為summarise d 列是list ，例如，如果我們使用iris創建一個list列並按匯總進行分組，它會返回相同的錯誤

iris %>% 
    mutate(Sepal.Length = list(Sepal.Length)) %>% 
    group_by(Species) %>% 
    summarise(total = sum(Sepal.Length))   

錯誤： summarise()輸入total有問題。 ✖ 參數的無效“類型”（列表）ℹ 輸入total為sum(Sepal.Length) 。 ℹ 錯誤發生在第 1 組：Species = "setosa"。 運行rlang::last_error()以查看錯誤發生的位置。

一個選項是將列表列unlist列出為vector

data %>% 
 mutate(qty_sold = unlist(qty_sold)) %>%
 group_by(CATEGORY, Gender) %>%
 summarise(total_qty = sum(qty_sold, na.rm = TRUE),
          total_qty_avail = sum(`Qty Received`, na.rm = TRUE), .groups = 'drop')

---

ggplot調用中還有另一個問題。 由於它已經在鏈中（ %>% ），因此data將是. 而不是原始data （也不需要 data 參數）

data %>% 
 group_by(CATEGORY, Gender) %>%
 summarise(total_qty = sum(qty_sold, na.rm = TRUE),
          total_qty_avail = sum(`Qty Received`, na.rm = TRUE), 
            .groups = 'drop') %>%  
  mutate(sell_rate=total_qty/total_qty_avail) %>%   
  ggplot(data=., aes(x = CATEGORY, y = sell_rate)) +
    geom_col() +
    facet_wrap(~Gender)

-輸出