根据组执行不同的简单自定义功能

Question

我有包含三个组的数据，并希望对三个组中的每一个执行一个不同的自定义函数。与其编写三个单独的函数并分别调用它们，我想知道是否可以使用“组”参数轻松地将所有三个函数包装成一个函数。

例如，假设我想要 A 组的平均值：

library(tidyverse)

data(iris)

iris$Group <- c(rep("A", 50), rep("B", 50), rep("C", 50))

f_a <- function(df){
  out <- df %>% 
    group_by(Species) %>% 
    summarise(mean = mean(Sepal.Length))
  return(out)
}

B 组的中位数

f_b <- function(df){
  out <- df %>% 
    group_by(Species) %>% 
    summarise(median = median(Sepal.Length))
  return(out)
}

以及C组的标准差

f_c <- function(df){
  out <- df %>% 
    group_by(Species) %>% 
    summarise(sd= sd(Sepal.Length))
  return(out)
}

有没有什么办法可以把上面的函数组合起来，按照组参数运行？？像： fx(df, group = "A") 哪个会产生上述 f_a 函数的结果？？

请记住，在我的实际使用环境中，我不能简单地在原始函数中使用 group_by(group)，因为实际函数更复杂。谢谢！！

Answer 1

我们在函数内部创建一个switch，以根据来自group 的匹配输入来选择要应用的适当函数。这个函数被传入summarise 以在'Species' groupihg 之后应用

fx <- function(df, group) {
           fn_selector <- switch(group,
                        A = "mean",
                        B = "median",
                       C = "sd")
          
                       
                       
             
          df %>%
             group_by(Species) %>%
             summarise(!! fn_selector :=
             match.fun(fn_selector)(Sepal.Length), .groups = 'drop')
        }

-测试

fx(iris, "A")
# A tibble: 3 x 2
#  Species     mean
#  <fct>      <dbl>
#1 setosa      5.01
#2 versicolor  5.94
#3 virginica   6.59
 
fx(iris, "B")
# A tibble: 3 x 2
#  Species    median
#  <fct>       <dbl>
#1 setosa        5  
#2 versicolor    5.9
#3 virginica     6.5

fx(iris, "C")
# A tibble: 3 x 2
#  Species       sd
#  <fct>      <dbl>
#1 setosa     0.352
#2 versicolor 0.516
#3 virginica  0.636

Answer 2

我不明白在数据集中有 group 列的意义。当我们在函数中传递group = "A" 时，这与创建的group 列无关。

您可以直接传递要应用的函数，而不是在函数中传递group = "A"，然后将A 映射到某个函数。

library(dplyr)

f_a <- function(df, fn){
  out <- df %>% 
          group_by(Species) %>% 
          summarise(out = fn(Sepal.Length))
  return(out)
}

f_a(iris, mean)

# A tibble: 3 x 2
#  Species      out
#* <fct>      <dbl>
#1 setosa      5.01
#2 versicolor  5.94
#3 virginica   6.59

f_a(iris, median)
# A tibble: 3 x 2
#  Species      out
#* <fct>      <dbl>
#1 setosa       5  
#2 versicolor   5.9
#3 virginica    6.5