Я бы хотел, но с условиями в summarise_at()
Правка №1: я добавил слово "динамически" в заголовок: когда я использую vars(c()) в summarise_at(), это для быстрых и ясных примеров, но на самом деле это для использования contains(), starts_with() и matches(,, perl=TRUE), потому что я имеют 50 столбцов, со многими sum() и некоторыми mean().
И цель состоит в том, чтобы сгенерировать динамический SQL с помощью tbl()..%>% group_by() ... %>% summarise_at()...%>% collect().
Изменить №2: я добавил пример с SQL, сгенерированным во втором примере.
library(tidyverse)
(mtcars
%>% group_by(carb)
%>% summarise_at(vars(c("mpg","cyl","disp")), list (~mean(.),~sum(.)))
# I don't want this line below, I would like a conditional in summarise_at() because I have 50 columns in my real case
%>% select(carb,cyl_mean,disp_mean,mpg_sum)
)
#> # A tibble: 6 x 4
#> carb cyl_mean disp_mean mpg_sum
#> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 1 4.57 134. 177.
#> 2 2 5.6 208. 224
#> 3 3 8 276. 48.9
#> 4 4 7.2 309. 158.
#> 5 6 6 145 19.7
#> 6 8 8 301 15
Created on 2020-02-19 by the reprex package (v0.3.0)
Это работает, но мне нужна только сумма для миль на галлон и только для цилиндров и расхода:
library(RSQLite)
library(dbplyr)
library(tidyverse)
library(DBI)
db <- dbConnect(SQLite(),":memory:")
dbCreateTable(db, "mtcars_table", mtcars)
(tbl( db, build_sql( con=db,"select * from mtcars_table" ))
%>% group_by(carb)
%>% summarise_at(vars(c("mpg","cyl","disp")), list (~mean(.),~sum(.)))
%>% select(carb,cyl_mean,disp_mean,mpg_sum)
%>% show_query()
)
#> <SQL>
#> Warning: Missing values are always removed in SQL.[...] to silence this warning
#> SELECT `carb`, `cyl_mean`, `disp_mean`, `mpg_sum`
#> FROM (SELECT `carb`, AVG(`mpg`) AS `mpg_mean`, AVG(`cyl`) AS `cyl_mean`, AVG(`disp`) AS `disp_mean`, SUM(`mpg`) AS `mpg_sum`, SUM(`cyl`) AS `cyl_sum`, SUM(`disp`) AS `disp_sum`
#> FROM (select * from mtcars_table)
#> GROUP BY `carb`)
#> # Source: lazy query [?? x 4]
#> # Database: sqlite 3.30.1 [:memory:]
#> # … with 4 variables: carb <dbl>, cyl_mean <lgl>, disp_mean <lgl>,
#> # mpg_sum <lgl>
Я перепробовал все подобные возможности, но это не работает или выдает ошибку.
(mtcars %>% group_by(carb)%>% summarise_at(vars(c("mpg","cyl","disp")),ifelse(vars(contains(names(.),"mpg")),list(sum(.)),list(mean(.)))) )
Плохо, слишком много столбцов
library(tidyverse)
(mtcars %>% group_by(carb)%>% summarise_at(vars(c("mpg","cyl","disp")),ifelse ((names(.)=="mpg"), list(~sum(.)) , list(~mean(.)))))
#> # A tibble: 6 x 34
#> carb mpg_sum cyl_sum disp_sum mpg_mean..2 cyl_mean..2 disp_mean..2
#> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 1 177. 32 940. 25.3 4.57 134.
#> 2 2 224 56 2082. 22.4 5.6 208.
#> 3 3 48.9 24 827. 16.3 8 276.
#> 4 4 158. 72 3088. 15.8 7.2 309.
#> 5 6 19.7 6 145 19.7 6 145
#> 6 8 15 8 301 15 8 301
#> # … with 27 more variables: mpg_mean..3 <dbl>, cyl_mean..3 <dbl>,
#> # disp_mean..3 <dbl>, mpg_mean..4 <dbl>, cyl_mean..4 <dbl>,
#> # disp_mean..4 <dbl>, mpg_mean..5 <dbl>, cyl_mean..5 <dbl>,
#> # disp_mean..5 <dbl>, mpg_mean..6 <dbl>, cyl_mean..6 <dbl>,
#> # disp_mean..6 <dbl>, mpg_mean..7 <dbl>, cyl_mean..7 <dbl>,
#> # disp_mean..7 <dbl>, mpg_mean..8 <dbl>, cyl_mean..8 <dbl>,
#> # disp_mean..8 <dbl>, mpg_mean..9 <dbl>, cyl_mean..9 <dbl>,
#> # disp_mean..9 <dbl>, mpg_mean..10 <dbl>, cyl_mean..10 <dbl>,
#> # disp_mean..10 <dbl>, mpg_mean..11 <dbl>, cyl_mean..11 <dbl>,
#> # disp_mean..11 <dbl>
Некоторые другие попытки и замечания: я хотел бы условное sum(.) или mean(.) в зависимости от имени столбца в summarise().
Было бы хорошо, если бы он принимал не только примитивные функции.
В конце концов tbl()..%>% group_by() ... %>% summarise_at()...%>% collect() сгенерирует условный SQL с AVG() и SUM().
Функция T-SQL, такая как ~(convert(varchar()), работает для mutate_at() и аналогичная ~AVG()работает для summarise_at(), но я прихожу к той же точке: условное summarise_at() не работает в зависимости от имени столбца.
:)
