使用dplyr根据另一列中的字符串值将一列中的数据分组 [英] Group data in one column based on a string value in another column using dplyr

问题描述

我在电子表格中有以下数据，其中列出了为学生分配的任务。

  df<-数据.frame（
 Student = c（ A， A， A， A， B， B， B， C， D， D ， D， D），
 Task = c（家庭作业，课堂作业，作业，海报，海报，作业，作业，作业， 班级，作业，任务，海报），
 Status = c（已完成，待处理，未执行，未执行，已完成，未执行 ，未执行，已完成，已完成，待处理，待处理，待处理），
 stringsAsFactors = FALSE）
   
 
 
  
 
 
 
我使用了以下代码段，但它似乎不起作用。 
  df％>％group_by（Task）％&％;％
 summary（
 Count = nrow（df [df $ Status =='Completed'，]）
）
  
 编辑：更新了问题，以添加实际数据集而不是屏幕快照。
解决方案
您可以根据该列过滤数据，然后执行任务计数：
  df<-data.frame（
学生= c（
 rep（ A，4），rep（ B，4），rep（ C， 4），rep（ D，4）
），
 task = rep（
c（ Home， Class， Assign， Poster），4 
），
 res =样本（
c（已完成，待处理，未执行），
 16，TRUE 
）
）
 
库（dplyr）
＃> 
＃>附加软件包：‘dplyr’
＃>下列对象被 package：stats屏蔽：
＃> 
＃>过滤器，滞后
＃>下列对象从 package：base中被屏蔽：
＃> 
＃>相交，setdiff，setequal，联合
 df％&％;％
 filter（res == Completed）％>％
 count（task）
＃> ＃小动作：4 x 2 
＃>任务n 
＃> < fct> < int> 
＃> 1分配1 
＃> 2类1 
＃> 3家1 
＃> 4海报3 
  
 创建于2019-09-29由 reprex包（v0.3.0） 
 
I have the below data in a spreadsheet where the tasks assigned for the students are listed.
df <- data.frame(
Student=c("A","A","A","A","B","B","B","C","D","D","D","D"),
Task=c("Homework","Classwork","Assignment","Poster","Poster","Homework","Assignment","Homework","Classwork","Homework","Assignment","Poster"),
Status=c("Completed","Pending","Not performed","Not performed","Completed","Not performed","Not performed","Completed","Completed","Pending","Pending","Pending"), 
stringsAsFactors = FALSE)
I would like to group the data at task level and find the count for each task based on 'Status' being 'Completed'. Below is my expected output



I used the below snippet but it does not seem to work. Any help is appreciated.
df %>% group_by(Task)  %>% 
         summarize(
             Count = nrow(df[df$Status == 'Completed',])
         ) 
Edit: Updated the question to add the actual dataset instead of a screenshot.
解决方案
You can filter the data based on the column, then do the count for task : 
df <- data.frame(
  student = c(
    rep("A", 4), rep("B", 4), rep("C", 4), rep("D", 4)
  ), 
  task = rep(
    c("Home", "Class", "Assign", "Poster"), 4
  ), 
  res = sample(
    c("Completed", "Pending", "Not performed"), 
    16, TRUE
  )
) 

library(dplyr)
#> 
#> Attaching package: 'dplyr'
#> The following objects are masked from 'package:stats':
#> 
#>     filter, lag
#> The following objects are masked from 'package:base':
#> 
#>     intersect, setdiff, setequal, union
df %>% 
  filter(res == "Completed") %>%
  count(task)
#> # A tibble: 4 x 2
#>   task       n
#>   <fct>  <int>
#> 1 Assign     1
#> 2 Class      1
#> 3 Home       1
#> 4 Poster     3
Created on 2019-09-29 by the reprex package (v0.3.0)

                        
这篇关于使用dplyr根据另一列中的字符串值将一列中的数据分组的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！