【问题标题】:can I switch the grouping variable in a single dplyr statement?我可以在单个 dplyr 语句中切换分组变量吗?
【发布时间】:2014-03-11 07:28:03
【问题描述】:

这里有一个简单的例子来说明这个问题:

library(data.table)
dt = data.table(a = c(1,1,2,2), b = 1:2)

dt[, c := cumsum(a), by = b][, d := cumsum(a), by = c]
#   a b c d
#1: 1 1 1 1
#2: 1 2 1 2
#3: 2 1 3 2
#4: 2 2 3 4

尝试在dplyr 中做同样的事情我失败了,因为第一个group_by 是持久的,并且分组是由bc 组成的:

df = data.frame(a = c(1,1,2,2), b = 1:2)

df %.% group_by(b) %.% mutate(c = cumsum(a)) %.%
       group_by(c) %.% mutate(d = cumsum(a))
#  a b c d
#1 1 1 1 1
#2 1 2 1 1
#3 2 1 3 2
#4 2 2 3 2

这是错误还是功能?如果它是一项功能,那么如何在单个语句中复制 data.table 解决方案?

【问题讨论】:

  • 实际上,使用较新的dplyr 版本,您的代码将正常工作,因为dplyr 会降低每个mutate/summarise 操作的聚合级别。

标签: r data.table dplyr


【解决方案1】:

试试这个:

> df %>% group_by(b) %>% mutate(c = cumsum(a)) %>%
+        group_by(c) %>% mutate(d = cumsum(a))
Source: local data frame [4 x 4]
Groups: c

  a b c d
1 1 1 1 1
2 1 2 1 2
3 2 1 3 2
4 2 2 3 4

更新

使用较新版本的 dplyr 使用 %>% 而不是 %.%ungroup 不再需要(根据 David Arenburg 的评论)。

【讨论】:

  • 谢谢,一个侧面相关的问题 - 知道为什么 df %.% group_by(b) %.% summarise(cumsum(a)) 不起作用(以及如何使它起作用)?
  • 像这样使用mutatedf %.% group_by(b) %.% mutate(cumsum = cumsum(a))
  • 谢谢,我想这个问题的一个更好的例子是如何复制dt[, rep(a, 3), by = b]
  • @eddi 不确定这是否是您要问的,但是 ... mutate 会产生与数据一样长的变量。 summarise 产生一个变量,只要组的数量。当我尝试使用 data.frame 或 data.table 作为输入的代码时,我在 0.1.1 和开发版本中都得到了不同的结果。看到这个issue on github
  • 你也可以使用group_by(c, add = F)
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