r - 如何 group_by(everything())

Question

我想使用 dplyr 计算数据框中的唯一组合

我尝试了以下方法:

require(dplyr)

set.seed(314)
dat <- data.frame(a = sample(1:3, 100, replace = T),
                  b = sample(1:2, 100, replace = T),
                  c = sample(1:2, 100, replace = T))

dat %>% group_by(a,b,c) %>% summarise(n = n())

但是为了使这个通用(与列的名称无关)，我尝试了:

dat %>% group_by(everything()) %>% summarise(n = n())

结果是:

    a     b     c     n
<int> <int> <int> <int>
1      1     1     1     6
2      1     1     2     8
3      1     2     1    13
4      1     2     2     8
5      2     1     1     7
6      2     1     2    12
7      2     2     1    14
8      2     2     2    10
9      3     1     1     3
10     3     1     2     4
11     3     2     1     7
12     3     2     2     8

这给出了错误

Error in mutate_impl(.data, dots) : `c(...)` must be a character vector

我摆弄了不同的东西，但无法让它发挥作用。我知道我可以使用 names(dat)但是数据框中需要位于 group_by() 中的列取决于 dplyr 中前面的步骤链。

Answer 1

有一个函数叫 group_by_all() (在同样的意义上 group_by_at 和 group_by_if )正是这样做的。

library(dplyr)

dat %>% 
 group_by_all() %>% 
 summarise(n = n())

这给出了相同的结果，

# A tibble: 12 x 4
# Groups:   a, b [?]
       a     b     c     n
   <int> <int> <int> <int>
 1     1     1     1     6
 2     1     1     2     8
 3     1     2     1    13
 4     1     2     2     8
 5     2     1     1     7
 6     2     1     2    12
 7     2     2     1    14
 8     2     2     2    10
 9     3     1     1     3
10     3     1     2     4
11     3     2     1     7
12     3     2     2     8

PS

packageVersion('dplyr')
#[1] ‘0.7.2’