如何用tidy方式结合summarise函数计算两类分组相关中位数

现有数据集如下：

需要生成两类汇总列：

• 每个type分组对应的value的中位数；
• 排除当前type后，其余所有type的value的中位数（例如type-A对应type-B和C的value中位数）

期望输出结果：

目前已实现第一类汇总的代码，但无法完成第二类汇总：

library(tidyverse)
df = data.frame(id=c(rep("x1",9)), type=c(rep("A",3),rep("B",3),rep("C",3)), value=c(1,2,3,2,4,6,1,3,5))

df %>% 
group_by(id,type) %>% 
summarise(median_type_value=median(value))

可以通过先按id分组保存全量数据，再针对每个type筛选排除自身的数据集计算中位数，具体代码如下：

library(tidyverse)
df = data.frame(id=c(rep("x1",9)), type=c(rep("A",3),rep("B",3),rep("C",3)), value=c(1,2,3,2,4,6,1,3,5))

df %>%
  # 按id分组，将当前id下的所有type和value打包为列表列
  group_by(id) %>%
  mutate(all_data = list(tibble(type, value))) %>%
  # 在id分组基础上新增type分组
  group_by(id, type, .add = TRUE) %>%
  summarise(
    # 计算当前type分组内的中位数
    median_type_value = median(value),
    # 筛选排除当前type的value并计算中位数
    median_non_type_value = median(filter(first(all_data), type != cur_group()$type)$value),
    .groups = "drop"
  )

代码说明 #

1. group_by(id) + mutate(all_data = list(tibble(type, value)))：把当前id下的所有数据打包成列表，方便后续跨分组调用；
2. group_by(id, type, .add = TRUE)：保留原有id分组的同时，新增type分组维度；
3. median_type_value = median(value)：和原有代码逻辑一致，计算当前type分组内的中位数；
4. median_non_type_value = median(filter(first(all_data), type != cur_group()$type)$value)：从全量数据中过滤掉当前type的行，提取剩余value计算中位数，cur_group()$type用于获取当前分组的type标识。

运行上述代码即可得到符合预期的输出结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者deman23