如何用R的dplyr包计算每位设计师的商品平均价格？

你已经用group_by完成了分组，接下来只需要在summarise()里直接计算平均价格就行，完全不用新增列或者额外数据框，一步到位：

1. 计算每位设计师的平均价格 #

# 分组并计算平均价格，na.rm=TRUE处理可能存在的缺失值
designer_avg_price <- bags_2 %>%
  group_by(designer_name) %>%
  summarise(avg_price = mean(price, na.rm = TRUE))

注意：看你提供的样本数据里，第一条的designer_name是" Blue Calla"（名称前多了空格），这种情况会导致同一个设计师被错误分成两组，建议先清理名称格式：

# 先加载stringr包处理字符串
library(stringr)
# 清理设计师名称的前后空格
bags_2 <- bags_2 %>%
  mutate(designer_name = str_trim(designer_name))

2. 绘制平均价格图表 #

用ggplot2直接基于上面得到的designer_avg_price数据框绘图，比如做排序后的柱状图（避免杂乱）：

library(ggplot2)

ggplot(designer_avg_price, aes(x = reorder(designer_name, -avg_price), y = avg_price)) +
  geom_col(fill = "#2c3e50") +
  labs(title = "每位设计师纸样平均价格",
       x = "设计师名称",
       y = "平均价格") +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)) # 旋转x轴标签防止重叠

如果设计师数量较多（152位），柱状图过于拥挤，也可以换成点图展示：

ggplot(designer_avg_price, aes(x = reorder(designer_name, avg_price), y = avg_price)) +
  geom_point(color = "#e74c3c", size = 2) +
  labs(title = "每位设计师纸样平均价格",
       x = "设计师名称",
       y = "平均价格") +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1))

整个流程都是管道化操作，没有多余的繁琐步骤，直接从原数据得到平均价格并完成可视化。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者DivergentStitches