将新的计算结果添加到R中的组

Question

我想在分组输出中添加一个新的计算列。新列的名称是WHIP。它的计算方法是将H和BB相加，然后将结果除以IP。

以下是输入的示例：

​

我用我的代码就能做到这一点：

wheeler %>% 
filter(DR<99) %>%    
group_by(DR) %>%
summarise(n = n(), avg_ER = mean(ER, na.rm=T)) %>%
mutate_if(is.numeric, round, digits = 2)

我尝试添加以下内容：

summarise(n = n(), avg_ER = mean(ER, na.rm=T), WHIP =((H + BB) / IP)

但它并没有起作用。我希望输出如下所示：

     DR     n avg_ER  WHIP
1     4    11   2.91  1.00
2     5     6   3.17  0.45
3     6     1   7.00  1.33

Answer 1

首先尝试在sum中包装WHIP变量。如果不这样做，您就是在尝试计算每个观察值的鞭子，而不是整个组的鞭子，因此summarise将无法工作。

df <- data.frame(ip=1:8, dp = sample(1:4, 8, T), er = sample(1:4, 8, T), 
                 h=sample(1:5,8,T),bb=sample(2:6,8,T)) %>%
  group_by(dp) %>%
  summarise(n = n(), avg_ER = mean(er), 
            WHIP = (sum(h)+ sum(bb)) / sum(ip))

Answer 2

我仍然对期望的输出到底是什么感到困惑。听起来您需要两件事: 1)计算逐行鞭子，2)计算按do分组的汇总统计数据。这就是我要做的。

df <- data.frame(ip=1:8, 
                 dr = sample(1:4, 8, T), 
                 er = sample(1:4, 8, T), 
                 h=sample(1:5,8,T),
                 bb=sample(2:6,8,T))

df$whip <- (df$bb+df$h)/df$ip

df %>% group_by(dr) %>% 
  summarise(mean.er=mean(er),n=n()) %>% left_join(df,.)

  ip dr er h bb      whip mean.er n
1  1  3  3 4  2 6.0000000    2.00 2
2  2  1  2 1  3 2.0000000    2.75 4
3  3  2  4 3  5 2.6666667    2.50 2
4  4  1  3 5  3 2.0000000    2.75 4
5  5  3  1 5  6 2.2000000    2.00 2
6  6  1  4 5  3 1.3333333    2.75 4
7  7  2  1 3  2 0.7142857    2.50 2
8  8  1  2 2  2 0.5000000    2.75 4

因此，您可以获得原始行数、每个行的鞭状值，以及基于DR组的汇总统计信息。

而@bjorn2beWild的解决方案给出了不同的输出。

df %>% group_by(dr) %>%
  summarise(n = n(), avg_ER = mean(er), 
            WHIP = (sum(h)+ sum(bb)) / sum(ip))

# A tibble: 3 x 4
     dr     n avg_ER  WHIP
  <int> <int>  <dbl> <dbl>
1     1     4   2.75  1.2 
2     2     2   2.5   1.3 
3     3     2   2     2.83