我可以在单个dplyr语句中切换分组变量吗？

Question

这是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中执行相同操作我失败了，因为第一个group_by是持久性的，并且分组是b和c：

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

这是一个错误还是一个功能？如果它是一个特性，那么如何在一个语句中复制data.table解决方案？

Answer 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时，不再使用%>%而不是%.%和ungroup（根据David Arenburg的评论）。