dplyr 分组总和返回错误值

Question

我遇到了一个奇怪的错误，我找不到解决方案。我已经在这里查看了几篇关于堆栈溢出的相关帖子，但它们并没有真正解决我在这里面临的问题。

我正在尝试从逻辑向量创建分组求和。数据结构如下：

对于每个观察单位（国家），我都有一个事件列表，每周报告一次。所以，如果我有 105 周（大约 2 年），并假设一个国家经历了 3 次事件，我有一个包含 315 次观察的数据框（国家-周-事件）。

我想在（国家/地区周级别）对数据进行分组和汇总。为了保持之前的数据，我希望每个国家有 105 个观察值。 但是，如果我检查求和的结果，我注意到返回错误，并且应该返回值 1 的总和实际上返回值 2。特别是，列限制的总和应该返回 1（因为，对于每周，我我总结了两个“FALSE”陈述，只有一个“TRUE”陈述）

知道为什么会发生这种情况吗？其他总结（如下面报告的促进）工作正常

在我的数据之下

data <- structure(list(ccode = c("AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", 
"AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", 
"AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", 
"AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", 
"AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", 
"AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", 
"AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", 
"AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", 
"AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", 
"AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", 
"AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", 
"AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", 
"AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", 
"AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", 
"AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", 
"AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", 
"AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", 
"AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", 
"AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", 
"AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", 
"AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", 
"AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", 
"AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", 
"AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", 
"AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", 
"AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", 
"AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", 
"AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", 
"AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", 
"AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", 
"AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", 
"AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", 
"AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", 
"AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", 
"AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", "AGO", 
"AGO", "AGO", "AGO"), week = c(1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 
9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 17L, 18L, 19L, 20L, 21L, 
22L, 23L, 24L, 25L, 26L, 27L, 28L, 29L, 30L, 31L, 32L, 33L, 34L, 
35L, 36L, 37L, 38L, 39L, 40L, 41L, 42L, 43L, 44L, 45L, 46L, 47L, 
48L, 49L, 50L, 51L, 52L, 53L, 54L, 55L, 56L, 57L, 58L, 59L, 60L, 
61L, 62L, 63L, 64L, 65L, 66L, 67L, 68L, 69L, 70L, 71L, 72L, 73L, 
74L, 75L, 76L, 77L, 78L, 79L, 80L, 81L, 82L, 83L, 84L, 85L, 86L, 
87L, 88L, 89L, 90L, 91L, 92L, 93L, 94L, 95L, 96L, 97L, 98L, 99L, 
100L, 101L, 102L, 103L, 104L, 105L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 
8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 17L, 18L, 19L, 20L, 
21L, 22L, 23L, 24L, 25L, 26L, 27L, 28L, 29L, 30L, 31L, 32L, 33L, 
34L, 35L, 36L, 37L, 38L, 39L, 40L, 41L, 42L, 43L, 44L, 45L, 46L, 
47L, 48L, 49L, 50L, 51L, 52L, 53L, 54L, 55L, 56L, 57L, 58L, 59L, 
60L, 61L, 62L, 63L, 64L, 65L, 66L, 67L, 68L, 69L, 70L, 71L, 72L, 
73L, 74L, 75L, 76L, 77L, 78L, 79L, 80L, 81L, 82L, 83L, 84L, 85L, 
86L, 87L, 88L, 89L, 90L, 91L, 92L, 93L, 94L, 95L, 96L, 97L, 98L, 
99L, 100L, 101L, 102L, 103L, 104L, 105L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 
6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 17L, 18L, 
19L, 20L, 21L, 22L, 23L, 24L, 25L, 26L, 27L, 28L, 29L, 30L, 31L, 
32L, 33L, 34L, 35L, 36L, 37L, 38L, 39L, 40L, 41L, 42L, 43L, 44L, 
45L, 46L, 47L, 48L, 49L, 50L, 51L, 52L, 53L, 54L, 55L, 56L, 57L, 
58L, 59L, 60L, 61L, 62L, 63L, 64L, 65L, 66L, 67L, 68L, 69L, 70L, 
71L, 72L, 73L, 74L, 75L, 76L, 77L, 78L, 79L, 80L, 81L, 82L, 83L, 
84L, 85L, 86L, 87L, 88L, 89L, 90L, 91L, 92L, 93L, 94L, 95L, 96L, 
97L, 98L, 99L, 100L, 101L, 102L, 103L, 104L, 105L), medical_any_lib = c(TRUE, 
TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, 
TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, 
TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, 
TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, 
TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, 
TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, 
TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, 
TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, 
TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, 
TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, 
TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, 
TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, 
TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, 
TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, 
TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, 
TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, 
TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, 
TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, 
TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, 
FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, 
FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, 
FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, 
FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, 
FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, 
FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, 
FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, 
FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, 
FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, 
FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, 
FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, 
FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE), medical_any_res = c(FALSE, 
FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, 
FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, 
FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, 
FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, 
FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, 
FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, 
FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, 
FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, 
FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, 
FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, 
FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, 
FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, 
FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, 
FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, 
FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, 
FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, 
FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, 
FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, 
FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, 
FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, 
FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, 
FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, 
FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, 
FALSE, FALSE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, 
TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, 
TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, 
TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, 
TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, 
TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, 
TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, 
TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, 
TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, 
TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE)), row.names = c(NA, 
-315L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"))

这里是我正在运行的操作

data %>% 
  group_by(ccode,week) %>% 
  summarise(
    facilitations = sum(medical_any_lib, na.rm = T),
    restrictions = sum(medical_any_res, na.tm = T) 
    )

Answer 1

正如@Ali 在 cmets 中所写的那样，解决方案只是在于na.tm = T 选项，这当然是错误的。 奇怪的是，我的 RStudio 没有标记错误。