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dplyr function group_by error

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我有库dplyr函数的问题 . 我想按各种值（“group_by”）对数据帧进行分组 . 其中一些值是固定的（总是相同的），有些是通过向量引入的 . 该向量具有可变维度 . 当数据框将被分组时，我想应用函数“mutate” .

我尝试过不同的方式 . 第一个复制在下面，并包含一个遍历向量campToAgregate的循环（其中找到了对数据帧进行分组所需的值）：

campToAgregate = c("via","nomDem")

dadesCom <- dades 

for(i in 1:length(campToAgregate)){
  if(i==1){
  dadesCom1 <- dadesCom %>% dplyr::group_by(dadesCom[,which(names(dadesCom) == campToAgregate[i])], dat, add=TRUE) %>%
               dplyr::mutate(vel1 = round(weighted.mean(vel, longPk, na.rm = TRUE), 0))
  dadesCom1 <- dadesCom1[,-(ncol(dadesCom1)-1)]
  }else{
  dadesCom2 <- dadesCom1 %>% dplyr::group_by(dadesCom1[,which(names(dadesCom1) == campToAgregate[i])], add=TRUE) %>%
               dplyr::mutate(vel1 = round(weighted.mean(vel, longPk, na.rm = TRUE), 0))
  }
  }

dades是数据帧，它包含很多值，包括上面函数中提到的值：“vel”和“longPk” .

当我运行此代码时，控制台中出现以下错误：

Error in mutate_impl(.data, dots) : not compatible with STRSXP

而且我不知道如何解决它......

我也尝试过以不同的方式做到这一点：

for(i in 1:length(campToAgregate)){
  if(i==1){
    dadesCom <- dadesCom %>% dplyr::group_by(dadesCom[,which(names(dadesCom) == campToAgregate[i])], dat, add=TRUE)
  }else{
    dadesCom <- dadesCom %>% dplyr::group_by(dadesCom1[,which(names(dadesCom1) == campToAgregate[i])], add=TRUE)
  }
}

dadesCom <- dadesCom %>% dplyr::mutate(vel = round(weighted.mean(vel, longPk, na.rm = TRUE), 0))

但在这种情况下，函数group_by不起作用 . mutate函数有效，但它适用于没有group的数据帧 .

有人知道我在代码中犯了什么样的错误吗？谢谢 .

r group-by dplyr

2 回答

  • 0

    我能够重现错误 . 我们发现，零碎地测试代码

    dadesCom2 <- dadesCom1 %>%
               dplyr::group_by(dadesCom1[,which(names(dadesCom1) == campToAgregate[i])], add=TRUE) %>%
               dplyr::mutate(vel1 = round(weighted.mean(vel, longPk, na.rm = TRUE), 0))

    产生这个错误

    grouped_df_impl（data，unname（vars），drop）中的错误：列dadesCom1 [，（names（dadesCom1）== i）]不能用作分组变量，因为它是tbl_df / tbl / data.frame

    只需添加

    dadesCom1 <- as.data.frame(dadesCom1)

    到你的第一个声明的最后 .

    我还建议使用 library(dplyr) 并删除你的内联电话

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  • 0

    这可以使用整洁的评估语义来完成 . 以下是使用 mtcars 的示例，因为未提供样本数据：

    library(dplyr)

ag <- c(quo(cyl), quo(gear))

lapply(ag, function(x) mtcars %>%
         group_by(!!x) %>%
         mutate(vel1 = round(weighted.mean(hp, wt, na.rm = TRUE), 0)))

    根据所需的输出 summarise 可能是一个更适合的功能，因为它只会为每个组显示一行

    lapply(ag, function(x) mtcars %>%
         group_by(!!x) %>%
         summarise(vel1 = round(weighted.mean(hp, wt, na.rm = TRUE), 0)))

[[1]]
# A tibble: 3 x 2
    cyl  vel1
  <dbl> <dbl>
1     4    83
2     6   122
3     8   209

[[2]]
# A tibble: 3 x 2
   gear  vel1
  <dbl> <dbl>
1     3   182
2     4    94
3     5   219
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