DPLYRから指定された変数への結果を

Question

DPLYRを使用して次のタスクを完了するためのよりコンパクトな方法があるかどうかを確認したいと思います。

id name value average max min 
1 chris 8   
1 chris 5   
1 chris 3   
1     
1   2   
2 tom  12   
2 tom  6   
2 tom  4   
2 tom    
2     

これに：

id name value average max min 
1 chris 8  4.5  8 2 
1 chris 5  4.5  8 2 
1 chris 3  4.5  8 2 
1     4.5  8 2 
1   2  4.5  8 2 
2 tom  12  7.3  12 4 
2 tom  6  7.3  12 4 
2 tom  4  7.3  12 4 
2 tom    7.3  12 4 
2     7.3  12 4 

値はIDごとにグループ化されて、私はこれから行きたいです。今、私は、次の一連のコマンドを実行します。

ステップ1：idで平均を取り、新しいDFを作成します。

library(dplyr) 
new_df <- df %>% 
    group_by(id) %>% 
    summarise_each(funs(mean(value, na.rm=TRUE))) 

ステップ2：new_df

で平均を除くすべての変数を削除

ステップ3：new_dfをマスタにマージする

DPLYRの結果をIDに基づいた変数に直接送る方法はありますか？ありがとうございました。

おそらく、このような新しいコード

df <- df %>% 
    group_by(id) %>% 
    mutate_each(funs(average = mean(value, na.rm = TRUE), 
        min = min(value, na.rm = TRUE), 
        max = max(value, na.rm = TRUE))) 

データフレームコード

id = c(1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2) 
name = c("chris", "chris", "chris", "", "", "tom","tom","tom","tom","") 
value = c(8,5,3,"",2,12,6,4,"","") 
average = c(1:10) 
max = c("","","","","","","","","","") 
min = c("","","","","","","","","","") 
df = data.frame(id, name, value, average, max, min) 

Answer 1

ファクタトラップを回避するには、ティブルラッパーdata_frameを使用してデータフレームを構築します。 値列は「」の存在に起因して入力された文字であるため

df = data_frame(id, name, value, average, max, min) 

は、それが数値にオンにする必要があります。幸いなことに、これもあなたのNAをNAに変えます。 （1ステップで）突然変異/要約フレンドリーna.omit()の計算からNAを除外します。

df1 <- 
    select(df, id, value) %>% 
    mutate(value = as.numeric(value)) %>% 
    na.omit %>% 
    group_by(id) %>% 
    summarise(average = mean(value), 
       max = max(value), 
       min = min(value) 
      ) %>% 
    right_join(select(df, id, name, value), .) 

> df1 
# A tibble: 10 × 6 
     id name value average max min 
    <dbl> <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> 
1  1 chris  8 4.500000  8  2 
2  1 chris  5 4.500000  8  2 
3  1 chris  3 4.500000  8  2 
4  1    4.500000  8  2 
5  1   2 4.500000  8  2 
6  2 tom 12 7.333333 12  4 
7  2 tom  6 7.333333 12  4 
8  2 tom  4 7.333333 12  4 
9  2 tom  7.333333 12  4 
10  2    7.333333 12  4 

Answer 2

：

library(dplyr) 
df <- df %>% 
    group_by(id) %>% 
    mutate(average = mean(value, na.rm = TRUE), 
     min = min(value, na.rm = TRUE), 
     max = max(value, na.rm = TRUE)) 

Answer 3

方法について：

library(dplyr) 
df %>% 
    group_by(id) %>% 
    mutate(average = mean(value, na.rm = TRUE), 
     min = min(value, na.rm = TRUE), 
     max = max(value, na.rm = TRUE)) %>% 
    left_join(df)