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dplyr（）分组和获取计数 - 错误消息评估错误：没有适用于'summarise_'的方法应用于类“逻辑”的对象

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我有一个数据框（df），有两个变量，位置和天气 .

我想要一个宽数据框（dfgoal），其中数据按位置分组，其中有三个新变量（weather_1到weather_3），其中包含原始天气变量中的观测值 .

问题在于，当我尝试使用dplyr（）:: mutate（）时，我只得到TRUE / FALSE输出而不是计数，或者是错误消息： Evaluation error: no applicable method for 'summarise_' applied to an object of class "logical" .

任何帮助将非常感激 .

起点（df）：

df <- data.frame(location=c("az","az","az","az","bi","bi","bi","ca","ca","ca","ca","ca"),weather=c(1,1,2,3,2,3,2,1,2,3,1,2))

期望的结果（df）：

dfgoal <- data.frame(location=c("az","bi","ca"),weather_1=c(2,0,2),weather_2=c(1,2,2),weather_3=c(1,1,1))

当前代码：

library(dplyr)
df %>% group_by(location)  %>% mutate(weather_1 = (weather == 1)) %>% mutate(weather_2 = (weather == 2)) %>% mutate(weather_3 = (weather == 3))
df %>% group_by(location)  %>% mutate(weather_1 = summarise(weather == 1)) %>% mutate(weather_2 = summarise(weather == 2)) %>% mutate(weather_3 = summarise(weather == 3))
r dplyr

3 回答

  • 0

    Krzysztof的解决方案是要走的路，但如果你坚持使用 tidyverse ，这里有一个 dplyr tidyr 的解决方案：

    library(dplyr)
library(tidyr)

df %>%
  group_by(location, weather) %>%
  summarize(count = count(weather)) %>%
  spread(weather, count, sep="_") %>%
  mutate_all(funs(coalesce(., 0L)))

    Result:

    # A tibble: 3 x 4
# Groups:   location [3]
  location weather_1 weather_2 weather_3
    <fctr>     <int>     <int>     <int>
1       az         2         1         1
2       bi         0         2         1
3       ca         2         2         1
    回复于
  • 3

    它的功能非常简单，称为table：

    df %>% table  

        weather
location 1 2 3
      az 2 1 1
      bi 0 2 1
      ca 2 2 1
    回复于
  • 1

    Krzysztof的答案很简单，但是如果你想要一个只有整数的解决方案（ dplyr 和 tidyr ）：

    df %>% 
    group_by(location, weather) %>% 
    summarize(bin = sum(weather==weather)) %>%
    spread(weather, bin, fill = 0, sep='_')

    这导致：

    location    weather_1   weather_2   weather_3
az  2   1   1
bi  0   2   1
ca  2   2   1
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