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fe108
Asked: 2024-02-14 23:34:13 +0800 CST

Faça um loop por uma série de variáveis ​​​​e insira cada uma em uma função R

  • 772

Estou trabalhando em R.

Tenho alguns dados sobre o pessoal de uma escola:

data <- data.frame(person_id = c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8), 
                   disability_status = c("yes", "no", "yes", "no", "yes", "no", "yes", "no"),
                   age_group = c("20-30","30-40","20-30","30-40","20-30","30-40","20-30","30-40"), 
                   teacher = c("yes", "no", "no", "yes", "no","yes", "no", "yes" ))

Eu escrevi uma função que cria somas em quais variáveis ​​você insere nela. O argumento "group_tag" serve para ajudar na depuração posterior em meu código.

group_the_data <- function(data, 
                           variable, 
                           group_tag) {
  
  grouped_output <- data %>%
                    mutate(flag = 1) %>%
                    group_by({{variable}}) %>%
                    summarise(number_staff = sum(flag, na.rm = T)) %>%
                    mutate(grouping_tag := {{group_tag}})
  
  return(grouped_output)
  
}

Em seguida, uso a função para agrupar por status_de_incapacidade, grupo_etário e professor, por sua vez:

disability_grouped <- group_the_data(data = data,
                                     variable = disability_status,
                                     group_tag = "disability status")

age_group_grouped <- group_the_data(data = data,
                                    variable = age_group,
                                    group_tag = "age group")

role_grouped <- group_the_data(data = data,
                               variable = teacher,
                               group_tag = "role")

Depois de ter os dataframes necessários, eu os uno:

all_data_grouped <- bind_rows(disability_grouped, age_group_grouped, role_grouped)

Existe uma maneira de percorrer as variáveis ​​para que eu não precise escrever a função três vezes?

Ou usar uma das funções do Apply é uma ideia melhor?

1 respostas

  1. Best Answer

    Você pode usar lapplyou purrr::mappara iterar através de suas variáveis. Para fazer isso, precisamos percorrer strings, mas não variáveis, então você precisará da pickvariável em group_by.

    library(tidyverse)

group_the_data <- function(data, 
                           variable, 
                           group_tag) {
  
  grouped_output <- data %>%
    mutate(flag = 1) %>%
    group_by(pick(variable)) %>% # pick the variable
    summarise(number_staff = sum(flag, na.rm = T)) %>%
    mutate(grouping_tag := {{group_tag}})
  
  return(grouped_output)
  
}

purrr::map(colnames(data)[-1], 
           ~ group_the_data(data, variable = .x, group_tag = .x)) %>% 
  bind_rows()

# A tibble: 6 × 5
  disability_status number_staff grouping_tag      age_group teacher
  <chr>                    <dbl> <chr>             <chr>     <chr>  
1 no                           4 disability_status NA        NA     
2 yes                          4 disability_status NA        NA     
3 NA                           4 age_group         20-30     NA     
4 NA                           4 age_group         30-40     NA     
5 NA                           4 teacher           NA        no     
6 NA                           4 teacher           NA        yes

    Da mesma forma, use purrr::map2se quiser ter "variável" e "tag_grupo" diferentes:

    purrr::map2(colnames(data)[-1], 
            c("disability status", "age group", "role"), 
            ~ group_the_data(data, variable = .x, group_tag = .y)) %>% 
  bind_rows()

# A tibble: 6 × 5
  disability_status number_staff grouping_tag      age_group teacher
  <chr>                    <dbl> <chr>             <chr>     <chr>  
1 no                           4 disability status NA        NA     
2 yes                          4 disability status NA        NA     
3 NA                           4 age group         20-30     NA     
4 NA                           4 age group         30-40     NA     
5 NA                           4 role              NA        no     
6 NA                           4 role              NA        yes
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