使用R中dplyr的加权平均值汇总

我正在尝试使用dplyr整理数据集。我的变量包含百分比和直接值（在本例中为页面浏览量和跳出率）。我试着这样总结：

require(dplyr)
df<-df%>%
   group_by(pagename)%>%
   summarise(pageviews=sum(pageviews), bounceRate= weighted.mean(bounceRate,pageviews))

我的数据集在页面浏览量和跳出率中都没有任何NA。 我不确定我做错了什么，也许

summary（）

与

weighted.mean（）

不兼容

编辑

我添加了一些数据：

### Source: local data frame [4 x 3]

###               pagename bounceRate pageviews
                    (chr)      (dbl)     (dbl)
###1                url1   72.22222      1176
###2                url2   46.42857       733
###3                url2   76.92308       457
###4                url3   62.06897       601

summary（）

命令将按变量在命令中出现的顺序替换变量，因此，由于您正在更改页面视图的值，因此新值将在加权平均值中使用。使用不同的名称更安全

df %>%
   group_by(pagename)%>%
   summarise(pageviews_sum = sum(pageviews), 
      bounceRate_mean = weighted.mean(bounceRate,pageviews))

如果你真的想，你可以在以后重命名

df %>%
   group_by(pagename) %>%
   summarise(pageviews_sum = sum(pageviews), 
      bounceRate_mean = weighted.mean(bounceRate,pageviews)) %>% 
   rename(pageviews = pageviews_sum, bounceRate = bounceRate_mean)

我找到了解决办法。 由于

summary（pageviews=sum（pageviews）

是在

boungerate=weighted.mean（boungerate，pageviews）

之前计算的，因此

pageviews的长度会缩短，因此短于
boungerate
，从而触发错误

解决方案很简单，只需切换它们：

require(dplyr)
df<-df%>%
  group_by(pagename)%>%
  summarise(bounceRate= weighted.mean(bounceRate,pageviews),pageviews=sum(pageviews))

require（dplyr）
df%
分组依据（页面名称）%>%
总结（反弹率=加权平均值（反弹率，页面浏览量），页面浏览量=总和（页面浏览量））
请提供一些数据。简单地颠倒汇总中的计算顺序就足够了：
df%>%groupby（pagename）%%>%summary（bounceRate=weighted.mean（bounceRate，pageviews），pageviews=sum（pageviews））
require(dplyr)
df<-df%>%
  group_by(pagename)%>%
  summarise(bounceRate= weighted.mean(bounceRate,pageviews),pageviews=sum(pageviews))