列がないdplyrのグループ化

Question

私は複雑なdplyr構造体を関数呼び出し内に持っています。入力は、sと呼ばれる追加の列を持つことができるデータフレームです。この列が利用可能な場合は、標準列にこの列を追加してグループ化します。 現時点では、ifステートメントで列がデータフレーム内にあるかどうかを確認し、グループ化を異なる方法で解決しました。グループ分け後、私は両方の種類のデータに対して同じコードを持っています。

これを行うより洗練された方法がありますか？私の元の関数では、私はsummarise関数で計算するいくつかの変数があり、私は別々に両方の部分を維持したくありません。

ここは例です。

library(dplyr) 
df1 <- data.frame(s=rep(c('a','b'), each=10), 
        p=rep(letters[1:5], 4), 
        v=runif(20)) 
df2 <- data.frame(p=rep(letters[1:5], each=4), 
        v=runif(20)) 

avgP <- function(df) { 
    if('s' %in% names(df)) { 
    df %>% 
     group_by(s, p) %>% 
     summarise(avg=mean(v)) 
    } else { 
    df %>% 
     group_by(p) %>% 
     summarise(avg=mean(v)) 
    } 
} 

avgP(df1) 
avgP(df2) 

私の推奨されるソリューションは、私がdf2上で作業するときgroup_byはちょうどのみpで不足している列とするグループを無視しているようなものになるだろう。

Answer 1

我々はintersect

avgP1 <- function(df){ 
    df %>% 
    group_by_(.dots = intersect(names(df), c("s", "p"))) %>% 
    summarise(avg=mean(v)) 
} 

avgP1(df1) 
avgP1(df2)