如何在dplyr的group_by中使用if/ifelse实现条件分组？

错误原因 #

你原有代码中使用的ifelse是向量化运算函数，返回结果为等长向量，无法直接在dplyr管道中返回分组对象，因此会运行报错。

可直接运行的修正方案 #

方案1：管道内嵌套if-else判断（最贴近原有写法） #

用大括号包裹判断逻辑，用.指代管道传入的数据集即可：

# 先加载依赖包
library(dplyr)

# 构造示例字段
iris$Sepal.Width.r <- round(iris$Sepal.Width)

for(i in 1:2){
  test <- iris %>% 
    {if(i == 1) group_by(., Species) else group_by(., Sepal.Width.r)} %>% 
    summarise(avgLWdiff = mean(Petal.Length) - mean(Petal.Width))
  print(test)
}

方案2：非标准求值传参（适合多分组字段扩展场景） #

通过rlang的符号转换逻辑，直接把条件判断得到的字段名传入group_by：

library(dplyr)

iris$Sepal.Width.r <- round(iris$Sepal.Width)

for(i in 1:2){
  test <- iris %>% 
    group_by(!!if(i == 1) sym("Species") else sym("Sepal.Width.r")) %>% 
    summarise(avgLWdiff = mean(Petal.Length) - mean(Petal.Width))
  print(test)
}

两种方案的运行结果完全匹配你给出的预期输出，且后续summarise无论包含多少行计算逻辑，都可以直接沿用普通dplyr的写法，不需要额外调整。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者eyy