[解決済み] dplyrで複数列のサマリーを作成する？重複

質問

dplyr-syntaxで少し苦労しています。私は、異なる変数と1つのグループ化変数を持つデータフレームを持っています。今、私はRでdplyrを使用して、各グループ内の各列の平均を計算したいです。

df <- data.frame(
    a = sample(1:5, n, replace = TRUE), 
    b = sample(1:5, n, replace = TRUE), 
    c = sample(1:5, n, replace = TRUE), 
    d = sample(1:5, n, replace = TRUE), 
    grp = sample(1:3, n, replace = TRUE)
)
df %>% group_by(grp) %>% summarise(mean(a))

これは、"grp"で示される各グループの列"a"の平均を与えてくれます。

質問ですが、各グループ内の各列の平均値を一度に求めることは可能でしょうか？それとも、次のことを繰り返さなければならないのでしょうか？ df %>% group_by(grp) %>% summarise(mean(a)) を各カラムに適用できますか？

私が望むのは、次のようなものです。

df %>% group_by(grp) %>% summarise(mean(a:d)) # "mean(a:d)" does not work

解決方法は？

で dplyr (>=1.00) を使用することができます。 across(everything() で summarise を使うと、すべての変数に関数が適用されます。

library(dplyr)

df %>% group_by(grp) %>% summarise(across(everything(), list(mean)))
#> # A tibble: 3 x 5
#>     grp     a     b     c     d
#>   <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1     1  3.08  2.98  2.98  2.91
#> 2     2  3.03  3.04  2.97  2.87
#> 3     3  2.85  2.95  2.95  3.06

あるいは purrrlyr パッケージは同じ機能を提供します。

library(purrrlyr)
df %>% slice_rows("grp") %>% dmap(mean)
#> # A tibble: 3 x 5
#>     grp     a     b     c     d
#>   <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1     1  3.08  2.98  2.98  2.91
#> 2     2  3.03  3.04  2.97  2.87
#> 3     3  2.85  2.95  2.95  3.06

また data.table (使用 keyby を使用すると、ソートグループを並べ替えることができます)。

library(data.table)
setDT(df)[, lapply(.SD, mean), keyby = grp]
#>    grp        a        b        c        d
#> 1:   1 3.079412 2.979412 2.979412 2.914706
#> 2:   2 3.029126 3.038835 2.967638 2.873786
#> 3:   3 2.854701 2.948718 2.951567 3.062678

性能比較をしてみましょう。

library(dplyr)
library(purrrlyr)
library(data.table)
library(bench)
set.seed(123)
n <- 10000
df <- data.frame(
  a = sample(1:5, n, replace = TRUE), 
  b = sample(1:5, n, replace = TRUE), 
  c = sample(1:5, n, replace = TRUE), 
  d = sample(1:5, n, replace = TRUE), 
  grp = sample(1:3, n, replace = TRUE)
)
dt <- setDT(df)
mark(
  dplyr = df %>% group_by(grp) %>% summarise(across(everything(), list(mean))),
  purrrlyr = df %>% slice_rows("grp") %>% dmap(mean),
  data.table = dt[, lapply(.SD, mean), keyby = grp],
  check = FALSE
)
#> # A tibble: 3 x 6
#>   expression      min   median `itr/sec` mem_alloc `gc/sec`
#>   <bch:expr> <bch:tm> <bch:tm>     <dbl> <bch:byt>    <dbl>
#> 1 dplyr        2.81ms   2.85ms      328.        NA     17.3
#> 2 purrrlyr     7.96ms   8.04ms      123.        NA     24.5
#> 3 data.table 596.33µs 707.91µs     1409.        NA     10.3