一起使用 summarise、cross 和 quantile 函数

Question

我正在尝试使用mtcars 数据集来计算汇总统计信息。这是我的代码-

df <- as_tibble(mtcars)


df.sum2 <- df %>%
  select(mpg, cyl, vs, am, gear, carb) %>% 
  mutate(across(where(is.factor), as.numeric)) %>% 
  summarise(across(
    .cols = everything(), 
    .fns = list(
                Min = min, 
                Q25 = quantile (., 0.25), 
                Median = median, 
                Q75 = quantile (., 0.75), 
                Max = max,
                Mean = mean, 
                StdDev = sd,
                N = n()
                ), na.rm = T,
   .names = "{col}_{fn}"
                   )
            )

但我收到以下错误 -

错误：summarise() 输入 ..1 有问题。 x 不能对不存在的列进行子集化。 x 位置 65、66、69、71、76 等不存在。 i 只有 6 列。 i 输入..1 是across(...)。

如果我从上面的代码中取出Q25 = quantile (.,0.25) 和Q75 = quantile (.,0.75)，它工作正常。实际上，我可以使用以下代码获得预期的结果 -

df.sum <- df %>%
  select(mpg, cyl, vs, am, gear, carb) %>% # select variables to summarise
  summarise_each(funs(Min = min, 
                      Q25 = quantile (., 0.25), 
                      Median = median, 
                      Q75 = quantile (., 0.75), 
                      Max = max,
                      Mean = mean, 
                      StdDev = sd,
                      N = n()))

但我想将across 函数与summarise 函数一起使用。我不想使用summarise_each 函数。

Answer 1

您需要在传递其他参数时使用匿名函数或公式语法。试试

library(dplyr)

df.sum2 <- df %>%
  select(mpg, cyl, vs, am, gear, carb) %>% 
  mutate(across(where(is.factor), as.numeric)) %>% 
  summarise(across(
    .cols = everything(), 
    .fns = list(
      Min = min, 
      Q25 = ~quantile(., 0.25), 
      Median = median, 
      Q75 = ~quantile(., 0.75), 
      Max = max,
      Mean = mean, 
      StdDev = sd,
      N = ~n()
    ),
    .names = "{col}_{fn}"
  )
  )