dplyr中缺少列的分组

我在函数调用中有一个复杂的

dplyr

结构。输入是一个数据帧，它可以有一个额外的列，名为

s

。如果此列可用，我希望在标准分组的基础上按此列进行分组。 目前，我通过一个

if

语句来解决这个问题，该语句检查列是否在数据帧中，并以不同的方式进行分组。分组后，这两种数据的代码相同

有没有更优雅的方法？在我的原始函数中，我在

summary

函数中计算了几个变量，我不想分别维护这两个部分

这里有一个例子

library(dplyr)
df1 <- data.frame(s=rep(c('a','b'), each=10),
                  p=rep(letters[1:5], 4),
                  v=runif(20))
df2 <- data.frame(p=rep(letters[1:5], each=4),
                  v=runif(20))

avgP <- function(df) {
  if('s' %in% names(df)) {
    df %>% 
      group_by(s, p) %>% 
      summarise(avg=mean(v))
  } else {
    df %>% 
      group_by(p) %>% 
      summarise(avg=mean(v))
  }
}

avgP(df1)
avgP(df2)

库（dplyr）
df1%
分组依据（p）%>%
总结（平均值=平均值（v））
}
}
avgP（df1）
avgP（df2）

---

我的首选解决方案是这样的：

groupby

只是忽略缺少的列，当我处理

df2

时，只按

p

分组。我们可以使用

intersect

avgP1 <- function(df){
  df %>% 
  group_by_(.dots =  intersect(names(df), c("s", "p"))) %>% 
  summarise(avg=mean(v))
 }

avgP1(df1)
avgP1(df2)

avgP1%
分组（点=相交（名称（df），c（“s”，“p”））%>%
总结（平均值=平均值（v））
}
avgP1（df1）
avgP1（df2）

我们可以使用

intersect

avgP1 <- function(df){
  df %>% 
  group_by_(.dots =  intersect(names(df), c("s", "p"))) %>% 
  summarise(avg=mean(v))
 }

avgP1(df1)
avgP1(df2)

avgP1%
分组（点=相交（名称（df），c（“s”，“p”））%>%
总结（平均值=平均值（v））
}
avgP1（df1）
avgP1（df2）

每个数据集中的变量是否相同？（当然除了

s

之外）？也许用SEW你说的SE是什么意思？是的，它们基本上是一样的。。另外@akrun的答案在每个数据集中使用相同的变量？（当然除了

s

之外）？也许用SEW你说的SE是什么意思？是的，它们基本上是一样的。。@akrun的答案也使用了SEWow，这是一个非常好的解决方案。如果分组列完全不存在，我可以以类似的方式使用它吗？分组还是不分组。。。也就是说：-）@drmariod在当前设置中，如果没有“s”或“p”列，它将给出整个“v”的平均值，即

df3这是完美的。我没有意识到所有这些
\uuu
函数，我只是认为它们有助于解决命名冲突。。。在我最初的函数中，我还使用了
tidyr:：gather
，现在切换到
tidyr:：gather\ucode>给了我更多的可能性。再次感谢！哇，这是一个非常好的解决方案。如果分组列完全不存在，我可以以类似的方式使用它吗？分组还是不分组。。。也就是说：-）@drmariod在当前设置中，如果没有“s”或“p”列，它将给出整个“v”的平均值，即
df3这是完美的。我没有意识到所有这些
\uuu
函数，我只是认为它们有助于解决命名冲突。。。在我最初的函数中，我还使用了
tidyr:：gather
，现在切换到
tidyr:：gather\ucode>给了我更多的可能性。再次感谢！