dplyr mutate：使用 mutate 中定义的变量定义同一个 mutate 中的其他变量

Question

我正在尝试获取大约 800 万条记录，按分位数（我的实际应用程序中的十分位数）将它们分成相等的组，然后找到每个组的平均值。这是我希望一个可重现的例子：

require(Hmisc)  # for weighted functions

year    <- c(10,10,20,20,30,30)
hhinc99 <- c(101,102,301,301,501,502)
wtsupp  <- c(1.1,1.2,1.3,1.5,1.7,1.11)

midy    <- tibble(year, hhinc99, wtsupp)

 midy  %>% 
   group_by(year)   %>% 
   mutate(inc2 <- hhinc99, 
          inc_q_groups <- cut(inc2, breaks = 
                                wtd.quantile(hhinc99, 
                                             weights = wtsupp, 
                                             probs=c(0, .5, 0)))  %>% 
            group_by(inc_q_groups)   %>% 
            summarize(inc_q_means <- 
                        wtd.mean(hhinc99, weights = wtsupp, na.rm=TRUE))) -> 
   inc_dec_means

当我运行此代码时，我收到以下错误。

Error in mutate_impl(.data, dots) : 
  Evaluation error: object 'inc2' not found.

我之前写过函数，其中一个变异变量是根据定义在其左侧的另一个变异变量来定义的。不知道为什么不在这里。

Answer 1

我相信这与您使用 <- 在 mutate 内部分配而不是 = 有关。

library(tidyverse)                      
require(Hmisc)  # for weighted functions

year    <- c(10,10,20,20,30,30)         
hhinc99 <- c(101,102,301,301,501,502)   
wtsupp  <- c(1.1,1.2,1.3,1.5,1.7,1.11)  

midy    <- tibble(year, hhinc99, wtsupp)

midy  %>%                               
group_by(year)   %>%                    
mutate(inc2 <- hhinc99)  

#> # A tibble: 6 x 4
#> # Groups:   year [3]
#>    year hhinc99 wtsupp `inc2 <- hhinc99`
#>   <dbl>   <dbl>  <dbl>             <dbl>
#> 1    10     101   1.10               101
#> 2    10     102   1.20               102
#> 3    20     301   1.30               301
#> 4    20     301   1.50               301
#> 5    30     501   1.70               501
#> 6    30     502   1.11               502