我有一个类似以下的玩具数据框
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:添加一列以指示每个Date
中类型的数量,并将Units
列中按Date
分组的总和。
输出数据集将类似于以下内容:
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
但是,如果没有两个mutate
函数,我就无法做到这一点,如下面的代码所示:
df %>%
group_by(Date) %>%
mutate(n_types = n()) %>%
summarise_if(is.numeric, sum) %>%
mutate(n_types = sqrt(n_types)) %>%
ungroup()
注意:我使用了summarise_if
,因为在我的原始数据集中,我拥有更多的数字变量,而不仅仅是Units
,所以我必须使用此函数。是否有另一种方法可以添加n_types
列而不使用两个mutate
函数?还是我的一个好方法?
答案 0 :(得分:2)
我们也可以将n_types
放置在group_by
中,然后执行summarise_if
删除另一个步骤
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