使用dplyr中的group_by（）添加基线/总计

当我按某些属性对数据进行分组时，我想添加一个“总计”行，该行给出比较的基线。让我们按气缸和化油器对MTCAR进行分组，例如：

by_cyl_carb <- mtcars %>%
  group_by(cyl, carb) %>%
  summarize(median_mpg = median(mpg),
        avg_mpg = mean(mpg),
        count = n())

11   ttl    1       13.8    13.2     6
12   ttl    2       15      15       1
13   ttl    3       19.3    20.4    32
14 ... etc ...

我正在使用的实际例子是按地理位置划分的房屋年平均销售价格。因此，我想报告出我感兴趣的每一个地理年份的销售价格中值，但我想对每一个地理年份进行基线比较

编辑：使用两种解决方案解决 @camille引用了解决问题的方法，@MKR也提供了解决方案。下面是一个可能有效的代码：

by_cyl_carb <- mtcars %>%
  mutate_at(vars(c(cyl,carb)), funs(as.character(.))) %>%
  bind_rows(mutate(., cyl = "All cylinders")) %>%
  bind_rows(mutate(., carb = "All carburetors")) %>%
  group_by(cyl, carb) %>%
  summarize(median_mpg = median(mpg),
            avg_mpg = mean(mpg),
            count = n())

> by_cyl_carb
# A tibble: 19 x 5
# Groups:   cyl [?]
   cyl           carb            median_mpg avg_mpg count
   <chr>         <chr>                <dbl>   <dbl> <int>
 1 4             1                     27.3    27.6     5
 2 4             2                     25.2    25.9     6
 3 4             All carburetors       26      26.7    11
 4 6             1                     19.8    19.8     2
 5 6             4                     20.1    19.8     4
 6 6             6                     19.7    19.7     1
 7 6             All carburetors       19.7    19.7     7
 8 8             2                     17.1    17.2     4
 9 8             3                     16.4    16.3     3
10 8             4                     13.8    13.2     6
11 8             8                     15      15       1
12 8             All carburetors       15.2    15.1    14
13 All cylinders 1                     22.8    25.3     7
14 All cylinders 2                     22.1    22.4    10
15 All cylinders 3                     16.4    16.3     3
16 All cylinders 4                     15.2    15.8    10
17 All cylinders 6                     19.7    19.7     1
18 All cylinders 8                     15      15       1
19 All cylinders All carburetors       19.2    20.1    32

按循环消耗量%
在（变量（c（cyl，carb）），funs（as.character（.））%>%
绑定行（变异（，cyl=“所有圆柱体”）%>%
绑定行（变异（，carb=“所有化油器”）%>%
组别（气缸、碳水化合物）%>%
汇总（平均值=平均值），
平均每加仑=平均每加仑，
计数=n（）
>由_cyl _carb
#一个tibble:19x5
#组别：共青团[？]
气缸碳水化合物平均值中位数
1 4             1                     27.3    27.6     5
2 4             2                     25.2    25.9     6
3.4所有化油器26.7 11
4 6             1                     19.8    19.8     2
5 6             4                     20.1    19.8     4
6 6             6                     19.7    19.7     1
7.6所有化油器19.7 19.7 7
8 8             2                     17.1    17.2     4
9 8             3                     16.4    16.3     3
10 8             4                     13.8    13.2     6
11 8             8                     15      15       1
12.8所有化油器15.2 15.1 14
13所有气缸1 22.8 25.3 7
14所有气缸2 22.1 22.4 10
15所有气缸3 16.4 16.3 3
16所有气缸4 15.2 15.8 10
17所有气缸6 19.7 19.7 1
18所有气缸8 15 1
19所有气缸所有化油器19.2 20.1 32

使用

dplyr:：bind_rows

和

mutate_at

的解决方案可以实现为：

library(tidyverse)
mtcars %>%
  group_by(cyl, carb) %>%
  summarize(median_mpg = median(mpg),
            avg_mpg = mean(mpg),
            count = n()) %>% 
  ungroup() %>%
  mutate_at(vars(cyl:carb), funs(as.character(.))) %>%
  bind_rows(summarise(cyl = "ttl", carb = "ttl", mtcars, median_mpg = median(mpg),
                      avg_mpg = mean(mpg),
                      count = n()))


# # A tibble: 10 x 5
#   cyl   carb  median_mpg avg_mpg count
#   <chr> <chr>      <dbl>   <dbl> <int>
# 1 4     1           27.3    27.6     5
# 2 4     2           25.2    25.9     6
# 3 6     1           19.8    19.8     2
# 4 6     4           20.1    19.8     4
# 5 6     6           19.7    19.7     1
# 6 8     2           17.1    17.2     4
# 7 8     3           16.4    16.3     3
# 8 8     4           13.8    13.2     6
# 9 8     8           15.0    15.0     1
#10 ttl   ttl         19.2    20.1    32

库（tidyverse）
mtcars%>%
组别（气缸、碳水化合物）%>%
汇总（平均值=平均值），
平均每加仑=平均每加仑，
计数=n（））%>%
解组（）%>%
变异在（变量（循环：carb），funs（如字符（%））%>%
绑定行（汇总（cyl=“ttl”，carb=“ttl”，mtcars，中位数=中位数（mpg），
平均每加仑=平均每加仑，
计数=n（））
##A tible:10 x 5
#气缸碳水化合物平均值中位数
#              
# 1 4     1           27.3    27.6     5
# 2 4     2           25.2    25.9     6
# 3 6     1           19.8    19.8     2
# 4 6     4           20.1    19.8     4
# 5 6     6           19.7    19.7     1
# 6 8     2           17.1    17.2     4
# 7 8     3           16.4    16.3     3
# 8 8     4           13.8    13.2     6
# 9 8     8           15.0    15.0     1
#10 ttl ttl 19.2 20.1 32

不是重复的，但我最近发布了一个问题，涉及类似的问题：我的问题更多的是关于管道语法，但这可能有助于解决问题！非常感谢：）

by_cyl_carb <- mtcars %>%
  mutate_at(vars(c(cyl,carb)), funs(as.character(.))) %>%
  bind_rows(mutate(., cyl = "All cylinders")) %>%
  bind_rows(mutate(., carb = "All carburetors")) %>%
  group_by(cyl, carb) %>%
  summarize(median_mpg = median(mpg),
            avg_mpg = mean(mpg),
            count = n())

> by_cyl_carb
# A tibble: 19 x 5
# Groups:   cyl [?]
   cyl           carb            median_mpg avg_mpg count
   <chr>         <chr>                <dbl>   <dbl> <int>
 1 4             1                     27.3    27.6     5
 2 4             2                     25.2    25.9     6
 3 4             All carburetors       26      26.7    11
 4 6             1                     19.8    19.8     2
 5 6             4                     20.1    19.8     4
 6 6             6                     19.7    19.7     1
 7 6             All carburetors       19.7    19.7     7
 8 8             2                     17.1    17.2     4
 9 8             3                     16.4    16.3     3
10 8             4                     13.8    13.2     6
11 8             8                     15      15       1
12 8             All carburetors       15.2    15.1    14
13 All cylinders 1                     22.8    25.3     7
14 All cylinders 2                     22.1    22.4    10
15 All cylinders 3                     16.4    16.3     3
16 All cylinders 4                     15.2    15.8    10
17 All cylinders 6                     19.7    19.7     1
18 All cylinders 8                     15      15       1
19 All cylinders All carburetors       19.2    20.1    32

library(tidyverse)
mtcars %>%
  group_by(cyl, carb) %>%
  summarize(median_mpg = median(mpg),
            avg_mpg = mean(mpg),
            count = n()) %>% 
  ungroup() %>%
  mutate_at(vars(cyl:carb), funs(as.character(.))) %>%
  bind_rows(summarise(cyl = "ttl", carb = "ttl", mtcars, median_mpg = median(mpg),
                      avg_mpg = mean(mpg),
                      count = n()))


# # A tibble: 10 x 5
#   cyl   carb  median_mpg avg_mpg count
#   <chr> <chr>      <dbl>   <dbl> <int>
# 1 4     1           27.3    27.6     5
# 2 4     2           25.2    25.9     6
# 3 6     1           19.8    19.8     2
# 4 6     4           20.1    19.8     4
# 5 6     6           19.7    19.7     1
# 6 8     2           17.1    17.2     4
# 7 8     3           16.4    16.3     3
# 8 8     4           13.8    13.2     6
# 9 8     8           15.0    15.0     1
#10 ttl   ttl         19.2    20.1    32