总结 if 条件中的逻辑语句

Question

我有一个数据框，其中包含一个名为“col0”的列和几个（超过 100 个）其他列（col1、col2、col3...）。我试图用 dplyr 有条件地总结它们（col0 和 weighted.mean 的总和），但它不起作用，因为它总结了列中的所有值。

我假设 if 语句后有偏差。

代码：

dt <- data.frame(col0 = c(1,2,3), 
                 col1 = c(0.1,0.2,0.3), 
                 col2 = c(0.2,0.3,0.4), 
                 col3 = c(0.1,0.2,0.3), 
                 col4 = c(0.2,0.3,0.4))

dt %>%
  summarise(across(everything(), ~ if(any(names(.) !=  "col0"))
  weighted.mean(., col0, na.rm = TRUE) 
  else sum(., na.rm = TRUE)))

结果：

  col0 col1 col2 col3 col4
1    6  0.6  0.9  0.6  0.9

注意：Ronak Shah 建议的解决方案是正确的，但（无论出于何种原因）我必须在 weighted.mean 函数中明确定义 wt

Answer 1

您可以使用cur_column() 来获取列名。

library(dplyr)

dt %>%
  summarise(across(everything(), ~ if(cur_column() != 'col0') 
                                    weighted.mean(., col0, na.rm = TRUE) 
                                    else sum(., na.rm = TRUE)))

#  col0      col1      col2      col3      col4
#1    6 0.2333333 0.3333333 0.2333333 0.3333333

另一种方法是单独应用 col0 的函数。

dt %>%
  summarise(across(-col0, weighted.mean, col0, na.rm = TRUE),
            col0 = sum(col0))