如何在if-then-else等条件下使用group_by并应用dplyr理念

我需要根据条件按变量x或变量y分组。当我使用magrittr管道时，不会发生这种情况

考虑数据帧df1：

> df1


   seat_id student_id seat_state
1     1222        500          9
2      850        500          9
3      850        500          9
4     1225        500          9
5    16502        500          9
6    17792        500          9
7    17792        500          9
8     1219        501         10
9      847        501          9
10     847        501          9
11    1220        501          9
12   17785        501          9
13   17785        501          9
14    1214        502          9
15     842        502          9
16     842        502          9
17    1215        502          9
18    1211        503          9
19     839        503          9
20     839        503          9

现在假设我想用两种方式来总结这一点 1.按学生证或 2.按所在国分列 取决于一个变量

摘要

老路漫漫

if（summary==1）df1%%>%groupby（student\u id）%%>%summary（seats=n（））否则if（summary==2）df1%%>%groupby（seats\u state）%%>%summary（seats=n（））

但是必须有一种更紧凑的方式，特别是因为我在summary语句后面有几个magrittr管道，因此会将代码的大小增加一倍。

my_col%groupby（[，my_col]）%>%summary（seats=n（））
my_col <- 1 # the column number
df1 %>% group_by(.[,my_col]) %>% summarise(seats=n())

在最新版本的
dplyr
（
0.7.1
）中。我们可以使用
quo
和unquote（
！！
）来传递分组变量。下面是使用
dplyr
中的
quo
的函数示例。您可以键入
vignette（“编程”）
了解更多信息

# Load package
library(dplyr)

# Create a function
# This function has two arguments. The first one is the data frame
# The second one use to specify condition: 1 means group the student_id, 
# while 2 means group the seat_state 
my_summary <- function(df1, condition){

  if (condition == 1){
    group_var <- quo(student_id)
  } else if (condition == 2){
    group_var <- quo(seat_state)
  }
  df1 %>%
    group_by(!!group_var) %>%
    summarise(seats=n())
}

# Test the function
my_summary(df1, 1)

# A tibble: 4 x 2
  student_id seats
       <int> <int>
1        500     7
2        501     6
3        502     4
4        503     3

my_summary(df1, 2)
# A tibble: 2 x 2
  seat_state seats
       <int> <int>
1          9    19
2         10     1

#加载包
图书馆（dplyr）
#创建一个函数
#此函数有两个参数。第一个是数据帧
#第二个用于指定条件：1表示将学生id分组，
#而2表示组别状态
my_summary我们可以通过对
quos的
列表进行子集设置来替换
if/else

f1 <- function(df, cond) {
    grp <- quos(student_id, seat_state)[[cond]]      
    df %>%
        group_by(UQ(grp)) %>%
        summarise(seats = n())
}

f1(df1, 1)
# A tibble: 4 x 2
#  student_id seats
#       <int> <int>
#1        500     7
#2        501     6
#3        502     4
#4        503     3

f1(df1, 2)
# A tibble: 2 x 2
#  seat_state seats
#       <int> <int>
#1          9    19
#2         10     1

f1%
总结（座位=n（）
}
f1（df1，1）
#一个tibble:4x2
#学生证座位
#        
#1        500     7
#2        501     6
#3        502     4
#4        503     3
f1（df1，2）
#一个tibble:2x2
#国家席位
#        
#1          9    19
#2         10     1
我想你可以加上'my\u col