使用列索引代替group_by中的名称 [英] Use column index instead of name in group_by

问题描述

我想用dplyr总结一个数据框，就像这样：

I want to summarize a dataframe with dplyr, like so:

> test <-data.frame(ID = c("A", "A", "B", "B"), val = c(1:4))
> test %>% group_by(ID) %>% summarize(av = mean(val))
# A tibble: 2 x 2
      ID    av
  <fctr> <dbl>
1      A   1.5
2      B   3.5

但是假设不是按分组无论名称如何，我都希望将第一列分组为 ID。有简单的方法吗？

But suppose that instead of grouping by the column called "ID" I wish to group by the first column, regardless of its name. Is there a simple way to do that?

我尝试了一些幼稚的方法（ group_by（1） ， group_by（。[1]）， group_by（。，。[1]）， group_by（names（。）[1]）无济于事。我只是开始使用tidyverse软件包，所以我可能会遗漏一些明显的东西。

I've tried a few naive approaches (group_by(1), group_by(.[1]), group_by(., .[1]), group_by(names(.)[1]) to no avail. I'm only just beginning to use tidyverse packages so I may be missing something obvious.

这个问题非常相似，但是它是关于变异的，因此我无法将其概括为我的问题。这个问题也很相似，但可接受的答案是使用

This question is very similar, but it's about mutate and I wasn't able to generalize it to my problem. This question is also similar, but the accepted answer is to use a different package, and I'm trying to stick with dplyr.

推荐答案

您可以使用作用域之一变体（ group_by_at ）为此：

You can use one of the scoped variants (group_by_at) for this:

test %>% group_by_at(1) %>% summarise(av = mean(val))

# A tibble: 2 x 2
#      ID    av
#  <fctr> <dbl>
#1      A   1.5
#2      B   3.5

这篇关于使用列索引代替group_by中的名称的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！