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dplyr 0.5：使用分组排列（）

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我有很多用dplyr 0.4.3编写的代码，它依赖于分组的arrange（）函数 . 截至0.5版本，安排不再适用分组 .

这个决定让我感到困惑，因为这使得arrange（）与其他dplyr动词不一致，如果需要ungrouped，用户可以在arrange（）之前取消组合（） . 我希望也许在arrange（）中有一个参数来保留groups_by行为，但是唉！

因此，我必须重写我的分组安排 . 此时，我唯一的选择似乎是在排列调用中拆分管道，循环遍历组并按组排列，然后再次绑定（）结果 . 我希望有更优雅的解决方案吗？

下面是一个MRE，我想在wt per group_by（cyl）上运行一个cumsum . 非常感谢您的想法/建议 .

library(dplyr)

mtcars %>% 
  group_by(cyl) %>% 
  arrange(desc(mpg)) %>%
  mutate(WtCum = cumsum(wt))
r dplyr tidyr

2 回答

  • 6

    要在dplyr 0.5中的组内进行排序，请在 arrange 中的其他排序变量之前添加分组变量 .

    mtcars %>% 
       group_by(cyl) %>% 
       arrange(cyl, desc(mpg))
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  • 1

    如果你想保留一个“旧 arrange ”，你可以使用this snippet：

    arrange_old <- function(.data, ...) {
  dplyr::arrange_(.data, .dots = c(groups(.data), lazyeval::lazy_dots(...)))
}

    这将通过基本上将组变量预先添加到新的 arrange 调用来尊重分组 .

    然后你可以这样做：

    mtcars %>% 
    group_by(cyl) %>% 
    arrange_old(desc(mpg))

    对于它的 Value ，我也发现这种变化令人困惑和不直观，我一直犯错误，忘记明确指定分组 .

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