如何在多种条件下使用dplyr中的函数？

Question

我正在使用涵盖2003年至2018年期间的时间序列越野数据集。数据库中的每个条目都对应于抗议活动，参与者的数量，安全服务的参与程度以及参与者暴力的水平。我每个国家每年都有多次观察。我想创建一个新的df来计算每个国家/地区的抗议数（count），参与者的平均数量（avggparticipants），平均安全服务参与度（avgsecurity）和参与者暴力的平均水平（avggpartviolence）。这是我迄今为止编写的代码：

# Creating Yearly Protest Count Data
# Load packages
library(dplyr)

# Set working directory 
setwd("~/Desktop/Cooptation and Protest")

# Load data
dat <- read.csv("reports.csv")

# Subset to relevant variables
dat <- dat %>%
  select(cowcode, event_date, side, scope, part_violence, sec_engagement,
         numparticipants)

# Convert event_date to only year
dat$event_date <-  as.Date(dat$event_date)
dat$year <- as.numeric(format(dat$event_date,'%Y'))

my_summary_data <- dat %>%
  group_by(year, cowcode) %>%
  summarise(Count = n()) %>%
  summarise(AvgSecurity = mean(sec_engagement)) %>%
  summarise(AvgPartviolence = mean(part_violence))

运行总结时没有问题（count = n（）），但是我无法运行汇总（avgsecurity = sean = mean（sec_engagation） ））和汇总（avgpartviolence = mean（part_violence））工作。任何建议将不胜感激。以下是一些数据，为您方便。

structure(list(cowcode = c(40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L), event_date = structure(c(12183, 
15302, 12173, 12173, 12393, 12583), class = "Date"), side = c(0L, 
1L, 0L, 0L, 0L, 0L), scope = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L), part_violence = c(NA_integer_, 
NA_integer_, NA_integer_, NA_integer_, NA_integer_, NA_integer_
), sec_engagement = c(NA_integer_, NA_integer_, NA_integer_, 
NA_integer_, NA_integer_, NA_integer_), numparticipants = c("", 
"", "", "", "2000", ""), year = c(2003, 2011, 2003, 2003, 2003, 
2004)), row.names = c(NA, 6L), class = "data.frame")

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library(tidyverse)

dat <- structure(list(cowcode = c(40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L), event_date = structure(c(12183, 
15302, 12173, 12173, 12393, 12583), class = "Date"), side = c(0L, 
1L, 0L, 0L, 0L, 0L), scope = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L), part_violence = c(NA_integer_, 
NA_integer_, NA_integer_, NA_integer_, NA_integer_, NA_integer_
), sec_engagement = c(NA_integer_, NA_integer_, NA_integer_, 
NA_integer_, NA_integer_, NA_integer_), numparticipants = c("", 
"", "", "", "2000", ""), year = c(2003, 2011, 2003, 2003, 2003, 
2004)), row.names = c(NA, 6L), class = "data.frame")

dat$event_date <-  as.Date(dat$event_date)
dat$year <- as.numeric(format(dat$event_date,'%Y'))

my_summary_data <- dat %>%
  group_by(year, cowcode) %>%
  summarise(Count = n(),
           AvgSecurity = mean(sec_engagement),
           AvgPartviolence = mean(part_violence)) 

my_summary_data