qwraps2 中的 summary_table 和 R 中的 group_by

Question

我正在试用 qwraps2 包及其一些功能。特别是我对用于输出的 summary_table 工具感兴趣。 我正在使用 iris 数据集进行练习，但是在 summary_table 中使用 group_by 时发现了一些奇怪的现象：

library(datasets)
data("iris")
options(qwraps2_markup = "markdown")
our_summary1 <-
  list("Sepal Length" =
       list("min" = ~ min(iris$Sepal.Length),
            "max" = ~ max(iris$Sepal.Length),
            "mean (sd)" = ~ qwraps2::mean_sd(iris$Sepal.Length)),
       "Sepal Width" =
       list("min" = ~ min(iris$Sepal.Width),
            "median" = ~ median(iris$Sepal.Width),
            "max" = ~ max(iris$Sepal.Width),
            "mean (sd)" = ~ qwraps2::mean_sd(iris$Sepal.Width)),
       "Petal Length" =
       list("min" = ~ min(iris$Petal.Length),
            "max" = ~ max(iris$Petal.Length),
            "mean (sd)" = ~ qwraps2::mean_sd(iris$Sepal.Length)),
       "Petal Width" =
       list("min" = ~ min(iris$Petal.Width),
            "max" = ~ max(iris$Petal.Width),
            "mean (sd)" = ~ qwraps2::mean_sd(iris$Petal.Width)),
        "Species" =
       list("Setosa" = ~ qwraps2::n_perc0(iris$Species == "setosa"),
            "Versicolor"  = ~ qwraps2::n_perc0(iris$Species == "versicolor"),
            "Virginica"  = ~ qwraps2::n_perc0(iris$Species == "virginica"))
       )

bytype <- qwraps2::summary_table(dplyr::group_by(iris,Species),our_summary1)
bytype

我得到的输出是： output from the above code

这没有意义，它说不同花种的不同变量的统计数据是相同的，但事实并非如此。我通过这样做交叉检查了这一点：

aggregate(iris[1:4], list(iris$Species), mean)

这表明例如不同变量的平均值因物种而异。

为什么dplyr::group_by 没有做应该做的事？

我尽我所能发布了输出，抱歉，感谢您的理解。

Answer 1

group_by 调用似乎没有做任何事情的原因是因为 摘要定义中未使用数据代词.data。作为 写，汇总表是基于整个iris数据集构建的， 无论任何分组或子集。需要.data 代词，所以 tidyverse 后面的工具 summary_table 使用正确 范围界定。

library(datasets)
library(qwraps2)
library(dplyr)
#> 
#> Attaching package: 'dplyr'
#> The following objects are masked from 'package:stats':
#> 
#>     filter, lag
#> The following objects are masked from 'package:base':
#> 
#>     intersect, setdiff, setequal, union

data("iris")
options(qwraps2_markup = "markdown")

our_summary1 <-
  list("Sepal Length" =
       list("min" = ~ min(.data$Sepal.Length),
            "max" = ~ max(.data$Sepal.Length),
            "mean (sd)" = ~ qwraps2::mean_sd(.data$Sepal.Length)),
       "Sepal Width" =
       list("min" = ~ min(.data$Sepal.Width),
            "median" = ~ median(.data$Sepal.Width),
            "max" = ~ max(.data$Sepal.Width),
            "mean (sd)" = ~ qwraps2::mean_sd(.data$Sepal.Width)),
       "Petal Length" =
       list("min" = ~ min(.data$Petal.Length),
            "max" = ~ max(.data$Petal.Length),
            "mean (sd)" = ~ qwraps2::mean_sd(.data$Sepal.Length)),
       "Petal Width" =
       list("min" = ~ min(.data$Petal.Width),
            "max" = ~ max(.data$Petal.Width),
            "mean (sd)" = ~ qwraps2::mean_sd(.data$Petal.Width)),
        "Species" =
       list("Setosa" = ~ qwraps2::n_perc0(.data$Species == "setosa"),
            "Versicolor"  = ~ qwraps2::n_perc0(.data$Species == "versicolor"),
            "Virginica"  = ~ qwraps2::n_perc0(.data$Species == "virginica"))
       )


bytype <- qwraps2::summary_table(dplyr::group_by(iris,Species),our_summary1)
bytype
#> 
#> 
#> |                        |Species: setosa (N = 50) |Species: versicolor (N = 50) |Species: virginica (N = 50) |
#> |:-----------------------|:------------------------|:----------------------------|:---------------------------|
#> |**Sepal Length**        |&nbsp;&nbsp;             |&nbsp;&nbsp;                 |&nbsp;&nbsp;                |
#> |&nbsp;&nbsp; min        |4.3                      |4.9                          |4.9                         |
#> |&nbsp;&nbsp; max        |5.8                      |7.0                          |7.9                         |
#> |&nbsp;&nbsp; mean (sd)  |5.01 &plusmn; 0.35       |5.94 &plusmn; 0.52           |6.59 &plusmn; 0.64          |
#> |**Sepal Width**         |&nbsp;&nbsp;             |&nbsp;&nbsp;                 |&nbsp;&nbsp;                |
#> |&nbsp;&nbsp; min        |2.3                      |2.0                          |2.2                         |
#> |&nbsp;&nbsp; median     |3.4                      |2.8                          |3.0                         |
#> |&nbsp;&nbsp; max        |4.4                      |3.4                          |3.8                         |
#> |&nbsp;&nbsp; mean (sd)  |3.43 &plusmn; 0.38       |2.77 &plusmn; 0.31           |2.97 &plusmn; 0.32          |
#> |**Petal Length**        |&nbsp;&nbsp;             |&nbsp;&nbsp;                 |&nbsp;&nbsp;                |
#> |&nbsp;&nbsp; min        |1.0                      |3.0                          |4.5                         |
#> |&nbsp;&nbsp; max        |1.9                      |5.1                          |6.9                         |
#> |&nbsp;&nbsp; mean (sd)  |5.01 &plusmn; 0.35       |5.94 &plusmn; 0.52           |6.59 &plusmn; 0.64          |
#> |**Petal Width**         |&nbsp;&nbsp;             |&nbsp;&nbsp;                 |&nbsp;&nbsp;                |
#> |&nbsp;&nbsp; min        |0.1                      |1.0                          |1.4                         |
#> |&nbsp;&nbsp; max        |0.6                      |1.8                          |2.5                         |
#> |&nbsp;&nbsp; mean (sd)  |0.25 &plusmn; 0.11       |1.33 &plusmn; 0.20           |2.03 &plusmn; 0.27          |
#> |**Species**             |&nbsp;&nbsp;             |&nbsp;&nbsp;                 |&nbsp;&nbsp;                |
#> |&nbsp;&nbsp; Setosa     |50 (100)                 |0 (0)                        |0 (0)                       |
#> |&nbsp;&nbsp; Versicolor |0 (0)                    |50 (100)                     |0 (0)                       |
#> |&nbsp;&nbsp; Virginica  |0 (0)                    |0 (0)                        |50 (100)                    |

^{由reprex package (v0.3.0) 于 2020-03-01 创建}

Answer 2

在声明变量时尝试使用 .data$ 而不是 iris$。我有同样的问题，这解决了它。