我是tidyverse的新手，从概念上讲，我想计算平均值，所有列的90％CI均以“ab”(按“case”分组)开头。尝试了许多方法，但似乎都没有用，我的实际数据有很多列，因此明确列出它们不是一种选择。
下面的测试数据
library(tidyverse)
dat <- tibble(case= c("case1", "case1", "case2", "case2", "case3"),
abc = c(1, 2, 3, 1, 2),
abe = c(1, 3, 2, 3, 4),
bca = c(1, 6, 3, 8, 9))
下面的代码是我想在概念上做的，但是不起作用，显然
dat %>% group_by(`case`) %>%
summarise(mean=mean(select(starts_with("ab"))),
qt=quantile(select(starts_with("ab"), prob=c(0.05, 0.95))))
我想得到的是下面的东西
case abc_mean abe_mean abc_lb abc_ub abe_lb abe_ub
<chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 case1 1.5 2.0 1.05 1.95 1.10 2.90
2 case2 2.0 2.5 1.10 2.90 2.05 2.95
3 case3 2.0 4.0 2.00 2.00 4.00 4.00
最佳答案
您非常接近，只需将select移到summarise之前即可。然后，我们使用summarise_all，并在funs中指定适当的函数。
dat %>%
group_by(case) %>%
select(starts_with('ab')) %>%
summarise_all(funs('mean' = mean, 'ub' = quantile(., .95), 'lb' = quantile(., .05)))
# # A tibble: 3 x 7
# case abc_mean abe_mean abc_ub abe_ub abc_lb abe_lb
# <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
# 1 case1 1.5 2.0 1.95 2.90 1.05 1.10
# 2 case2 2.0 2.5 2.90 2.95 1.10 2.05
# 3 case3 2.0 4.0 2.00 4.00 2.00 4.00
我们希望使用
summarise_all而不是summarise，因为我们希望对多列执行相同的操作。使用summarise_all代替summarise调用需要更少的输入，在ojit_code调用中我们分别指定每个列和每个操作。