Как использовать dplyr для применения функции ко всем столбцам non-group_by?

Я пытаюсь использовать пакет dplyr для применения функции ко всем столбцам в файле data.frame, которые не группируются, что я бы сделал с aggregate():

aggregate(. ~ Species, data = iris, mean)

где mean применяется ко всем столбцам, не используемым для группировки. (Да, я знаю, что могу использовать агрегат, но я пытаюсь понять dplyr.)

Я могу использовать summarize следующим образом:

species <- group_by(iris, Species)
summarize(species,
          Sepal.Length = mean(Sepal.Length),
          Sepal.Width = mean(Sepal.Width))

Но есть ли способ, чтобы mean() применялся ко всем столбцам, которые не сгруппированы, подобно нотации . ~ aggregate()? У меня есть data.frame с 30 столбцами, которые я хочу объединить, поэтому запись отдельных утверждений не идеальна.

Ответ 1

Если вы готовы попробовать экспериментальный dplyr, вы можете попробовать новый (и все еще экспериментальный) summarise_each():

devtools::install_github("hadley/dplyr", ref = "colwise")

library(dplyr)
iris %.%
  group_by(Species) %.%
  summarise_each(funs(mean))
## Source: local data frame [3 x 5]
## 
##      Species Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width
## 1     setosa        5.006       3.428        1.462       0.246
## 2 versicolor        5.936       2.770        4.260       1.326
## 3  virginica        6.588       2.974        5.552       2.026

iris %.%
  group_by(Species) %.%
  summarise_each(funs(min, max))
## Source: local data frame [3 x 9]
## 
##      Species Sepal.Length_min Sepal.Width_min Petal.Length_min
## 1     setosa              4.3             2.3              1.0
## 2 versicolor              4.9             2.0              3.0
## 3  virginica              4.9             2.2              4.5
## Variables not shown: Petal.Width_min (dbl), Sepal.Length_max (dbl),
##   Sepal.Width_max (dbl), Petal.Length_max (dbl), Petal.Width_max (dbl)

Обратная связь высоко ценится!

Это появится в dplyr 0.2.

Ответ 2

Это приведет вас почти полностью в dplyr.

h = iris %.%
  group_by(Species) %.%
  do(function(d){
    sapply(Filter(is.numeric, d), mean)  
  })

as.data.frame(h)