如何在 R 的 For 循环中正确使用 group_by() 和 summarise()

我正在尝试计算一些摘要信息，以帮助我检查数据集中不同组中的异常值。我可以使用我想要的输出类型dplyr::group_by() and dplyr::summarise()- 包含给定变量的每个组的摘要信息的数据框。像这样的事情：

Sepal.Length_outlier_check <- iris %>%
  dplyr::group_by(Species) %>% 
  dplyr::summarise(min = min(Sepal.Length, na.rm = TRUE),
                   max = max(Sepal.Length, na.rm = TRUE),
                   median = median(Sepal.Length, na.rm = TRUE),
                   MAD = mad(Sepal.Length, na.rm = TRUE),
                   MAD_lowlim = median - (3 * MAD),
                   MAD_highlim = median + (3 * MAD),
                   Outliers_low = any(Sepal.Length < MAD_lowlim, na.rm = TRUE),
                   Outliers_high = any(Sepal.Length > MAD_highlim, na.rm = TRUE)
                   )

Sepal.Length_outlier_check

但是，我希望能够将其放入 For 循环中，以便能够为数据集中的每个不同变量生成类似的摘要数据帧。我是使用循环的新手，但我认为它可能需要看起来像这样：

vars <- list(colnames(iris))

for (i in vars) {

x <- iris %>%
  dplyr::group_by(Species) %>% 
  dplyr::summarise(min = min(i, na.rm = TRUE),
                   max = max(i, na.rm = TRUE),
                   median = median(i, na.rm = TRUE),
                   MAD = mad(i, na.rm = TRUE),
                   MAD_lowlim = median - (3 * MAD),
                   MAD_highlim = median + (3 * MAD),
                   Outliers_low = any(i < MAD_lowlim, na.rm = TRUE),
                   Outliers_high = any(i > MAD_highlim, na.rm = TRUE)
                   )

assign(paste(i, "Outlier_check", sep = "_"), x)

}

我知道这不起作用，因为在摘要函数中i实际上没有引用任何数据。我不确定我需要做什么才能让它发挥作用！我将非常感谢您的帮助，或者任何有关如何更优雅地完成所有这一切的建议。

我不愿意使用 dplyr::summarise_all() 因为它为所有变量输出一个汇总表，并且由于我正在处理的真实数据集有许多变量，因此该汇总表会变得太大而无法轻松查看它。

Thanks.

您还可以编写一个函数，使其更容易、更灵活。使用整洁的评估方法，您可以使用rlang::sym()将字符串转换为变量，然后在里面取消引号summarise() with !!（嘭嘭）。

library(dplyr)

check_outlier <- function(df, .groupvar, .checkvar) {

  .groupvar <- sym(.groupvar)
  .checkvar <- sym(.checkvar)

  df_outlier_check <- df %>%
    dplyr::group_by(!! .groupvar) %>% 
    dplyr::summarise(min = min(!! .checkvar, na.rm = TRUE),
                     max = max(!! .checkvar, na.rm = TRUE),
                     median = median(!! .checkvar, na.rm = TRUE),
                     MAD = mad(!! .checkvar, na.rm = TRUE),
                     MAD_lowlim = median - (3 * MAD),
                     MAD_highlim = median + (3 * MAD),
                     Outliers_low = any(!! .checkvar < MAD_lowlim, na.rm = TRUE),
                     Outliers_high = any(!! .checkvar > MAD_highlim, na.rm = TRUE)
    )

  return(df_outlier_check)

}

# test function
check_outlier(iris, "Species", "Sepal.Length")

#> # A tibble: 3 x 9
#>   Species   min   max median   MAD MAD_lowlim MAD_highlim Outliers_low
#>   <fct>   <dbl> <dbl>  <dbl> <dbl>      <dbl>       <dbl> <lgl>       
#> 1 setosa    4.3   5.8    5   0.297       4.11        5.89 FALSE       
#> 2 versic~   4.9   7      5.9 0.519       4.34        7.46 FALSE       
#> 3 virgin~   4.9   7.9    6.5 0.593       4.72        8.28 FALSE       
#> # ... with 1 more variable: Outliers_high <lgl>

循环遍历所有变量并将结果合并到单个数据框中，使用purrr::map_df()

library(purrr)
vars <- c("Sepal.Length", "Sepal.Width",  "Petal.Length", "Petal.Width")
vars %>% 
  set_names() %>% 
  map_df(~ check_outlier(iris, "Species", .x), .id = 'Variable')

#> # A tibble: 12 x 10
#>    Variable Species   min   max median   MAD MAD_lowlim MAD_highlim
#>    <chr>    <fct>   <dbl> <dbl>  <dbl> <dbl>      <dbl>       <dbl>
#>  1 Sepal.L~ setosa    4.3   5.8   5    0.297      4.11         5.89
#>  2 Sepal.L~ versic~   4.9   7     5.9  0.519      4.34         7.46
#>  3 Sepal.L~ virgin~   4.9   7.9   6.5  0.593      4.72         8.28
#>  4 Sepal.W~ setosa    2.3   4.4   3.4  0.371      2.29         4.51
#>  5 Sepal.W~ versic~   2     3.4   2.8  0.297      1.91         3.69
#>  6 Sepal.W~ virgin~   2.2   3.8   3    0.297      2.11         3.89
#>  7 Petal.L~ setosa    1     1.9   1.5  0.148      1.06         1.94
#>  8 Petal.L~ versic~   3     5.1   4.35 0.519      2.79         5.91
#>  9 Petal.L~ virgin~   4.5   6.9   5.55 0.667      3.55         7.55
#> 10 Petal.W~ setosa    0.1   0.6   0.2  0          0.2          0.2 
#> 11 Petal.W~ versic~   1     1.8   1.3  0.222      0.633        1.97
#> 12 Petal.W~ virgin~   1.4   2.5   2    0.297      1.11         2.89
#> # ... with 2 more variables: Outliers_low <lgl>, Outliers_high <lgl>

^{Created on 2018-10-20 by the reprex package https://reprex.tidyverse.org (v0.2.1.9000)}