在多列上循环 group_by 函数答案

【问题标题】：Loop group_by function over multiple columns在多列上循环 group_by 函数
【发布时间】：2018-07-16 20:29:52
【问题描述】：

所以我试图在我的数据表中创建一个包含不同记录计数的表

mytable <-
   group team num  ID
 1   a   x    1    9
 2   a   x    2    4
 3   a   y    3    5
 4   a   y    4    9
 5   b   x    1    7
 6   b   y    4    4
 7   b   x    3    9
 8   b   y    2    8

列名是 group、team、num 和 ID。我想要一个单独的表，其中包含每列中不同记录的计数。我希望表名的格式为“table_colName”

colName <- c('group','team','num','ID')

for (col in colName)
     'table_'+colName <- mytable %>% group_by(col) %>% summarise(Count = n())

这会生成错误“grouped_df_impl(data, unname(vars), drop) 中的错误：列 col 未知”。

有没有一种方法可以使用我的数据表中的列遍历 group_by 函数，并每次将其保存到一个新的数据表中，以便在本例中最终得到 table_group、table_team、table_num 和 table_ID？

【问题讨论】：

见group_by_at()。
以后请将您的示例数据以可重现的格式放置，例如使用dput() 或在您的问题中创建数据（在代码中）。
与 Hack-R 的建议相关，您可以类似地明确提供一个包含所需输出的对象，这样您就不需要在有人发布答案后进行澄清 cmets。关于此类事情的一些指导：stackoverflow.com/questions/5963269/…

标签： r dplyr data.table

【解决方案1】：

一个选项是将group_by_at 与lapply 结合使用。您需要将mytable 的列传递给lapply。该函数将对每列进行分组，结果将在列表中可用。

library(dplyr)

lapply(names(mytable), function(x){
  group_by_at(mytable, x)%>%summarise(Count = n()) %>% as.data.frame()
})


# [[1]]
#   group Count
# 1     a     4
# 2     b     4
# 
# [[2]]
#   team Count
# 1    x     4
# 2    y     4
# 
# [[3]]
#   num Count
# 1   1     2
# 2   2     2
# 3   3     2
# 4   4     2
# 
# [[4]]
#   ID Count
# 1  4     2
# 2  5     1
# 3  7     1
# 4  8     1
# 5  9     3

数据：

mytable <- read.table(text=
"group team num  ID
1   a   x    1    9
2   a   x    2    4
3   a   y    3    5
4   a   y    4    9
5   b   x    1    7
6   b   y    4    4
7   b   x    3    9
8   b   y    2    8",
header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE)

【讨论】：

【解决方案2】：

试试这个：

mytable %>% 
  group_by(.dots=c('group','team','num','ID')) %>% 
  summarise(Count = n())

【讨论】：

感谢您的帮助，不幸的是我可能没有很好地描述这个问题。我不会尝试在整个四列上设置 group_by。我想为每个具有不同计数的单独列创建一个数据表。因此，在这种情况下，我想要一个“组”表，其中包含不同组的计数，然后为“团队”单独表及其不同计数，依此类推

【解决方案3】：

我可以用下面的代码解决这个问题，感谢大家尝试帮助我，但我是编码新手，可能没有正确表达问题，抱歉！

 colName <- c('group','team','num','ID')

 for (col in colName) {
     tables <- paste('table',col, sep = '_')
     assign(tables, mytable %>% group_by(.dots = col) %>% summarise(Count = n()))
     }

【讨论】：

【解决方案4】：

使用data.table 和lapply 的解决方案。

创建数据

library(data.table)

dt <- read.table(text = "
group team num  ID
1   a   x    1    9
2   a   x    2    4
3   a   y    3    5
4   a   y    4    9
5   b   x    1    7
6   b   y    4    4
7   b   x    3    9
8   b   y    2    8")

生成结果的代码

setDT(dt)

l <- lapply(cnms, function(i)setnames(dt[, .N, get(i)], "get", i))
names(l) <- paste0("table_", cnms)
str(l)

【讨论】：