dplyrベースの関数を作成する

Question

dplyrパッケージに基づいて関数を作成しようと考えていました。 janitorパッケージやOrganism.dplyrなどの例はほとんど見ていません。しかし、私はdplyrの機能を拡張したり固有のものにすることはできないか、可能であってもわかりません。

たとえば、私が何をしたいです：それについて

データ％>％GROUP_BY（COLUMNX）％>％my_mutate_like_function（）

しかし、それは動作しません、私が見たポストを代替のようにしてください（）を使用して... しかし、それは私が望むものではありません。

誰でもお手伝いできますか？ありがとう。

==この質問によるとコード例（編集後）==

data <- data.frame(groupname = c('A', 'B', 'A', 'A', 'B', 'B'), 
        value = c(1, 3, 4, 2, 1.4, 5)) 

my_mutate_like_function <- function(data) { 
    data$category <- ifelse(data$value <= mean(data$value), 'In', 'Out') 
    data$meanvalue <- mean(data$value) 
    data 
} 

data_works <- data %>% group_by(groupname) %>% 
    mutate(category = ifelse(value <= mean(value), 'In', 'Out'), meanvalue = mean(value)) 
# That's the right output, each "groupname" had their average calculated and it was used a threshold value 

data_fails <- data %>% group_by(groupname) %>% 
    my_mutate_like_function() 
# The group_by properties seems not work inside my function 

Answer 1

に従うdplyr::mutate to add multiple values dplyrに一つの機能における2つの戻り値を取得するためないエレガントな方法は存在しません。 group_byを利用するには、mutateが関数を新しい関数に渡す前にmutateが適切に処理するので、私は関数をmutate（）で囲むだけでそれを動作させることができました。これを見えるようにするためにaを追加しました。

print(mean(value)) 

ので、可能な解決策は、次のようになります。

my_mutate_like_function1 <- function(value) { 

    ifelse(value <= mean(value), 'In', 'Out') 
} 


my_mutate_like_function2 <- function(value) { 
    print(mean(value)) 
    mean(value) 
} 


data %>% group_by(groupname) %>% 
    mutate(category=my_mutate_like_function1(value),meanvalue=my_mutate_like_function2(value))