r - 如何使用 dplyr 使用默认值填充空数据框？

Question

我得到这个正确的输出运行代码紧接在它下面，计算“A”出现在 myData 数据框的 Element 列中的次数:

  Element counted
1       A       4

以上输出代码:

library(dplyr)

myData = data.frame(Element = c("A","A","C","A","B","B","A"),Class = c(0,0,0,0,1,1,2))

myData %>% 
  filter(Element == 'A') %>%
  count(Element, name = 'counted')

但是，我想更改代码，以便它在针对不存在的元素运行时返回计数为 0 的数据帧。我需要这个用于一系列回顾 myData 数据帧的 ifelse(...) 语句。因此，当为不存在的元素 D 运行此代码时:

myData %>% 
  filter(Element == 'D') %>%
  count(Element, name = 'counted')

我想回去:

  Element counted
1       D       0

而不是代码当前生成的这个:

[1] Element counted
<0 rows> (or 0-length row.names)

在完整代码中，D 是未知的，落在元素 A - C 之外。我想为 A -C 之外的任何元素返回 0。我想在不在因子水平中包含元素“D”的情况下执行此操作。

在 dplyr 中是否有巧妙的方法？

Answer 1

将 Element 转换为 factor 并给出你想要的所有级别，然后在 count() .drop = FALSE:

myData %>%
  mutate(Element = factor(Element, levels = c('A', 'B', 'C', 'D'))) %>%
  count(Element, .drop = FALSE)

#   Element n
# 1       A 4
# 2       B 2
# 3       C 1
# 4       D 0

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更新

它看到你想检查一个元素是否包含在 Element 中。如果是，则计算其数量；否则，打印 0。您可以分配要在外部检查的元素并使用以下代码:

x <- c('A', 'D')

myData %>%
  filter(Element %in% x) %>% 
  mutate(Element = factor(Element, levels = x)) %>%
  count(Element, .drop = FALSE)

#   Element n
# 1       A 4
# 2       D 0

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补充

.drop 实际上是group_by() 中的一个参数。这条线

%>% count(Element, .drop = FALSE)

相当于

%>% group_by(Element, .drop = FALSE) %>% tally()

引擎盖下。而tally也可以追溯到summarise(n = n())。