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没有过滤器或left_join的分组数据的条件计数和均值

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如何在没有使用dplyr的过滤器的情况下通过分组数据计算条件计数和均值？我既不想使用过滤器缩小数据集，也不想使用left_join数据来获取原始大小（加长）的数据集 . 那可能吗？

这是一个案例：

mtcars％>％filter（cyl> 4，gear <5）％>％group_by（gear，carb，am）％>％mutate（avg_mpg = mean（mpg，na.rm = T），cnt = n（））

如何在不使用filter或left_join的情况下获得上述结果？

r dplyr tidyverse

1 回答

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    我们可以将条件创建为逻辑列，并使用它来按组子集'mpg'来获取 mean 值，类似地，'cnt'被计算为逻辑向量的 sum

    mtcars %>%
       mutate(ind = cyl > 4 & gear < 5) %>%
       group_by(gear, carb, am) %>%
       mutate(avg_mpg = mean(mpg[ind], na.rm= TRUE),
              cnt = sum(ind)) %>%
       select(-ind)

    注意：'ind'列的创建只是因为我们多次使用条件 .

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