Question

这个问题与我之前的question 有关。（我希望可以提出一个新问题，如果它是基于之前回答的问题。）答案使用dplyr函数group_by。我在前一个问题的相同数据框架上弄乱了group_by并得到了这个结果：

> gpri.l %>%  group_by(Point) %>%  count(Point)
Source: local data frame [188 x 2]

   Point n
1     99 1
2    100 1
3    101 5
4    102 3
5    103 1
6    104 8
7    105 6
8    106 7
9    107 7
10   108 7
..   ... .
> group_by(mtcars, vsam = vs + am)

我尝试了dplyr intro的例子

> group_by(mtcars, vsam = vs + am)
Source: local data frame [32 x 12]
Groups: vsam

    mpg cyl  disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb vsam
1  21.0   6 160.0 110 3.90 2.620 16.46  0  1    4    4    1
2  21.0   6 160.0 110 3.90 2.875 17.02  0  1    4    4    1
3  22.8   4 108.0  93 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1    2
4  21.4   6 258.0 110 3.08 3.215 19.44  1  0    3    1    1
5  18.7   8 360.0 175 3.15 3.440 17.02  0  0    3    2    0
6  18.1   6 225.0 105 2.76 3.460 20.22  1  0    3    1    1
7  14.3   8 360.0 245 3.21 3.570 15.84  0  0    3    4    0
8  24.4   4 146.7  62 3.69 3.190 20.00  1  0    4    2    1
9  22.8   4 140.8  95 3.92 3.150 22.90  1  0    4    2    1
10 19.2   6 167.6 123 3.92 3.440 18.30  1  0    4    4    1
11 17.8   6 167.6 123 3.92 3.440 18.90  1  0    4    4    1
12 16.4   8 275.8 180 3.07 4.070 17.40  0  0    3    3    0
13 17.3   8 275.8 180 3.07 3.730 17.60  0  0    3    3    0
14 15.2   8 275.8 180 3.07 3.780 18.00  0  0    3    3    0
15 10.4   8 472.0 205 2.93 5.250 17.98  0  0    3    4    0
16 10.4   8 460.0 215 3.00 5.424 17.82  0  0    3    4    0
17 14.7   8 440.0 230 3.23 5.345 17.42  0  0    3    4    0
18 32.4   4  78.7  66 4.08 2.200 19.47  1  1    4    1    2
19 30.4   4  75.7  52 4.93 1.615 18.52  1  1    4    2    2
20 33.9   4  71.1  65 4.22 1.835 19.90  1  1    4    1    2
21 21.5   4 120.1  97 3.70 2.465 20.01  1  0    3    1    1
22 15.5   8 318.0 150 2.76 3.520 16.87  0  0    3    2    0
23 15.2   8 304.0 150 3.15 3.435 17.30  0  0    3    2    0
24 13.3   8 350.0 245 3.73 3.840 15.41  0  0    3    4    0
25 19.2   8 400.0 175 3.08 3.845 17.05  0  0    3    2    0
26 27.3   4  79.0  66 4.08 1.935 18.90  1  1    4    1    2
27 26.0   4 120.3  91 4.43 2.140 16.70  0  1    5    2    1
28 30.4   4  95.1 113 3.77 1.513 16.90  1  1    5    2    2
29 15.8   8 351.0 264 4.22 3.170 14.50  0  1    5    4    1
30 19.7   6 145.0 175 3.62 2.770 15.50  0  1    5    6    1
31 15.0   8 301.0 335 3.54 3.570 14.60  0  1    5    8    1
32 21.4   4 121.0 109 4.11 2.780 18.60  1  1    4    2    2

示例中返回了所有行。我之前看到一个关于group_by和长变量名称问题的问题，但没有解释为什么group_by不会返回所有188行。我在RStudio中使用R 3.1.2，我刚刚按照question的答案安装了dplyr。

我突然想到问题可能不在于group_by。我已经完成了group_by，summarise和count的一些不同组合，但却忘记了group_by的确切问题。所以，或许，确切地说，不是group_by导致缩短的列表。

Answer 1

Ckluss向我解释了这个问题。我引用了评论：

“你创建组但不对它们做任何事情（除了引入了一个新变量）。所以data.frame是相同的。 - ckluss”

几个月后编辑：另一个question得到了我想要的东西。这个问题的答案是使用print.data.frame()或使用as.data.frame()来查看dplyr操作的输出。

R：group_by输出用省略号缩短

1 个答案: