Question

我正在尝试使用bomrang包来总结一些降雨数据，并且我尝试过使用tidyverse.然后使用dplyr::group_by(year)和summarise来总结一些降雨数据计算年平均降雨量。但是，我没有获得不同的年度平均值，而是在整个数据框架中获得了相同的平均值。

mean

我希望数据的26年中的每一年都有一个# load the libraries library(bomrang) library(tidyverse) # get the data perth <- get_historical(009225, "rain") # group by year and calculate average rainfall per year perth %>% select(station_number, year:day, rainfall) %>% group_by(year) %>% summarise(yearly_avg = mean(rainfall, na.rm = TRUE))值，例如1993 yearly_avg应该是2.032013，1994应该是2.026849，等等。

相反，我只得到一个值2.002883。我曾尝试在一年中使用yearly_avg和mutate来查看结果是否有所改变，但并没有改变。

Answer 1

因此，查看perth %>% select(station_number, year:day, rainfall) %>% dplyr::group_by(year) %>% class()是否具有预期的效果总是有用的。在管道中，您可以

"bomrang_tbl" "data.frame"

结果是

dplyr::group_by

所以它不是分组的小标题，通常是通过group_by实现的。并不是说调用的dplyr不是bomrang函数。因此，我对这个tidyverse软件包（澳大利亚政府气象局）不太了解，但似乎创建了自己的类，然后该类覆盖了perth %>% select(station_number, year:day, rainfall) %>% as_tibble() %>% group_by(year) %>% class()分组。

所以你踢那堂课：

"grouped_df" "tbl_df"     "tbl"        "data.frame"

然后您获得

perth %>% 
  select(station_number, year:day, rainfall) %>% 
  as_tibble() %>%
  group_by(year) %>%
  summarise(yearly_avg = mean(rainfall, na.rm = TRUE))

因此最终，以下各项将得出逐年平均值：

ungroup

您在正确的轨道上。有时，程序包发生冲突并发生奇怪的事情。始终检查分组状态，必要时使用{{1}}。

Group_by（）没有按我期望的那样分组

1 个答案: