如何使用dplyr计算会话中不同项目的平均购买量

我有一个包含3列的数据框：会话id、项目id和类。在类列中，0表示“未购买”，1表示“已购买”

> data
    session id        item id   class
      1                 1         0
      1                 1         0
      1                 1         0
      2                 1         1
      2                 2         0
      3                 1         0
      3                 0         1
      3                 3         1
      3                 2         0

我想计算每个唯一会话id的不同项目的平均购买数量。在会话id 1中，仅包含一个唯一项目和0个购买，因此平均值为0/1=0，会话id 2包含1个购买和2个唯一项目，因此平均值为1/2=0.5，会话id 3包含2个购买和4个唯一项目，因此平均值为2/4=0.5。结果如下所示：

>  result   
session id       avg
   1             0/1=0
   2             0.5
   3             0.5

到目前为止，我一直在尝试：

data %>% 
   group_by(session_id) %>% 
   summarise(avg = ifelse(length(Class==1))/length(unique(item_id)))

但我得到了一个错误：

总结内容中出错（.data，dots）： 计算错误：缺少参数“是”，没有默认值。 我怎样才能解决这个问题

---

我们可以使用

sum

来计算总

purchase

和

n\u distinct

来获得唯一的

项目id

library(dplyr)
df %>%
  group_by(session_id) %>%
  summarise(avg = sum(class)/n_distinct(item_id))

#   session_id   avg
#       <int> <dbl>
#1          1   0  
#2          2   0.5
#3          3   0.5

库（dplyr）
df%>%
分组人（会话id）%>%
总结（平均值=总和（类别）/n不同（项目id））
#会话id平均值
#        
#1          1   0  
#2          2   0.5
#3          3   0.5