R：不识别新表中的列

Question

这是我正在做的在线课程的一部分，R 用于数据分析。

使用 group_by 和 summarise 函数在 diamonds 数据集上创建一个 tibble - 新的 tibble 确实存在并且看起来如您所料，我检查了。现在必须使用新 tibble 中的这些汇总值创建条形图，但它给了我各种与无法识别列相关的错误。 我将小标题转换为数据框，但仍然遇到同样的问题。

代码如下：

diamonds_by_color <- group_by(diamonds, color)
diamonds_mp_by_color <- summarise(diamonds_by_color, mean_price = mean(price))
diamonds_mp_by_color <- as.data.frame(diamonds_mp_by_color)
colorcounts <- count(diamonds_by_color$mean_price)
colorbarplot <- barplot(diamonds_by_color$mean_price, names.arg = diamonds_by_color$color, 
                           main = "Average price for different colour diamonds")

我在运行函数计数时得到的错误是：

UseMethod("summarise_") 中的错误： 'summarise_' 没有适用的方法应用于“NULL”类的对象

另外：警告信息： 未知或未初始化的列：“mean_price”。

这可能是一些微不足道的事情，但我已经阅读了很多书并尝试了一些东西但无法弄清楚。任何帮助将不胜感激:)

Answer 1

您的diamonds_by_color 从来没有分配给它mean_price。

如果您改为引用 diamonds_mp_by_color，则最后两行代码有效：

colorcounts <- count(diamonds_mp_by_color, mean_price)
barplot(diamonds_mp_by_color$mean_price,
        names.arg=diamonds_mp_by_color$color,
        main="Average price for different colour diamonds")

Answer 2

这是一种使用dplyr 按颜色汇总价格并使用ggplot2 直接传递到条形图的方法。

diamonds %>% group_by(color) %>% 
  summarise(mean.price=mean(price,na.rm=1)) %>% 
  ggplot(aes(color,mean.price)) + geom_bar(stat='identity')

Answer 3

最好的 dplyr 习惯用法是不要为每个操作声明一个临时结果。只做一根大管子； %>% 符号也更清晰，因为您不必在每个操作中一直指定哪个数据帧作为第一个参数：

diamonds %>%
    group_by(color) %>%
    summarise(mean_price = mean(price)) %>%
    tally() %>% # equivalent to n() on a group
    # may need ungroup() %>%
    barplot(mean_price, names.arg = color, 
        main = "Average price for different colour diamonds")

（类似的东西。如果愿意，您可以在条形图之前分配管道的输出。我正在通过机场过境，所以我无法在 R 中检查它。）