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我正在尝试使用 dplyr %>%
管道将数值四舍五入并格式化为小数点后有 2 位数字(例如 2.43、1.05)。但是,format()
函数在以下两个数据示例(df_summarize
和 df_groupby
)中具有不同的行为。 df_summarize
的输出是正确的,但是 df_groupby
的输出不正确,我想知道有线行为的原因是什么。是因为分组效应还是其他原因?
如有任何建议,我们将不胜感激。
library(tidyverse)
df <- data.frame(cate = sample(c("A", "B"), size = 5, replace = T),
v1 = runif(5, 1.001, 5.005),
v2 = runif(5, 1.001, 5.005))
df_summarize <- df %>% summarise(mean_v1 = mean(v1),
mean_v2 = mean(v2)) %>%
round(2) %>% format(nsmall = 2)
# mean_v1 mean_v2
# 1 3.94 2.08
df_groupby <- df %>% group_by(cate) %>%
summarise(p1 = mean(v1), p2 = mean(v2)) %>%
select(-cate) %>% ungroup() %>%
round(2) %>% format(nsmall = 2)
# [1] "\033[38;5;246m# A tibble: 2 × 2\033[39m"
# [2] " p1 p2"
# [3] " \033[3m\033[38;5;246m<dbl>\033[39m\033[23m \033[3m\033[38;5;246m<dbl>\033[39m\033[23m"
# [4] "\033[38;5;250m1\033[39m 4.01 2.17"
# [5] "\033[38;5;250m2\033[39m 3.67 1.69"
最佳答案
原因是 format
有一个 data.frame
方法,它不同于 format.tbl
方法(调用 pillar::format_tbl
其中提到 'x' 作为 要格式化或打印的对象。
)对于 format
和 tibble
。在第一种情况下,当没有group_by
时,它不会将数据更改为tibble
,而使用group_by
时,它会更改为tibble
这会导致问题
library(dplyr)
df %>%
group_by(cate) %>%
summarise(p1 = mean(v1), p2 = mean(v2)) %>%
select(-cate) %>%
round(2) %>%
as.data.frame %>% # add the `as.data.frame`
format(nsmall = 2)
-输出
p1 p2
1 3.02 2.86
2 3.20 3.74
在第一种情况下,检查str
> df %>%
summarise(mean_v1 = mean(v1),
mean_v2 = mean(v2)) %>%
round(2)%>%
str
'data.frame': 1 obs. of 2 variables:
$ mean_v1: num 3.09
$ mean_v2: num 3.21
而使用 group_by
> df %>%
group_by(cate) %>%
summarise(p1 = mean(v1), p2 = mean(v2)) %>%
select(-cate) %>%
round(2) %>%
str
tibble [2 × 2] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
$ p1: num [1:2] 3.02 3.2
$ p2: num [1:2] 2.86 3.74
在?group_by
的文档中也有提到
A grouped data frame with class grouped_df, unless the combination of ... and add yields a empty set of grouping columns, in which case a tibble will be returned.
如果我们想在 tibble
上使用 format
,请尝试使用 across
df %>%
group_by(cate) %>%
summarise(p1 = mean(v1), p2 = mean(v2)) %>%
select(-cate) %>%
round(2) %>%
mutate(across(everything(), format, nsmall = 2))
-输出
# A tibble: 2 × 2
p1 p2
<chr> <chr>
1 3.02 2.86
2 3.20 3.74
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