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总结后突变-dpylr

dplyr r

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Ric S · 技术社区 · 7 年前

我有一个玩具数据框,如下所示

      Date Type Units
2016-10-11    A    11
2016-10-12    B    14
2016-10-12    C    10
2016-10-13    A     6
2016-10-13    B     4
2016-10-13    D     9
2016-10-14    E     7
2016-10-14    A    12
2016-10-14    C    12
2016-10-15    A    13
2016-10-15    F    12
2016-10-15    C     3
2016-10-15    D     4

df <- structure(list(Date = c("2016-10-11", "2016-10-12", "2016-10-12", 
"2016-10-13", "2016-10-13", "2016-10-13", "2016-10-14", "2016-10-14", 
"2016-10-14", "2016-10-15", "2016-10-15", "2016-10-15", "2016-10-15"
), Type = c("A", "B", "C", "A", "B", "D", "E", "A", "C", "A", 
"F", "C", "D"), Units = c(11L, 14L, 10L, 6L, 4L, 9L, 7L, 12L, 
12L, 13L, 12L, 3L, 4L)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-13L))

我想:添加一个列,该列指示每个列中的类型数 Date 并和 Units 列分组依据 日期 . 输出数据集如下所示:

Date       Units n_types
<chr>      <int>   <dbl>
2016-10-11    11       1
2016-10-12    24       2
2016-10-13    19       3
2016-10-14    31       3
2016-10-15    32       4

不过,如果不是两个人的话,我也没能做到 mutate 功能,如下代码所示:

df %>%
  group_by(Date) %>%
  mutate(n_types = n()) %>%
  summarise_if(is.numeric, sum) %>%
  mutate(n_types = sqrt(n_types)) %>%
  ungroup()

注释我用过 summarise_if 因为在我的原始数据集中,我有更多的数值变量,而不仅仅是 单位 ,所以我必须使用这个函数。还有其他方法可以添加 n_types 不使用两个的列 突变 功能?还是我的一个好方法?

1 回复 | 直到 7 年前

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akrun 7 年前

我们可以把 n_types 也在 group_by 然后做 summarise_if 删除一个附加步骤

df %>% 
   group_by(Date) %>% 
   group_by(n_types = n(), add = TRUE) %>% 
   summarise_if(is.numeric, sum)
# A tibble: 5 x 3
# Groups:   Date [?]
#  Date       n_types Units
#  <chr>        <int> <int>
#1 2016-10-11       1    11
#2 2016-10-12       2    24
#3 2016-10-13       3    19
#4 2016-10-14       3    31
#5 2016-10-15       4    32