dplyr：即使没有选择它，也可以获取group_by-column [英] dplyr: getting group_by-column even when not selecting it

问题描述

当选择列时，我得到一列我没有选择，但它是一个group_by列：

When selecting columns I get one column I haven't selected but it's a group_by column:

library(magrittr)
library(dplyr)

df <- data.frame(i=c(1,1,1,1,2,2,2,2), j=c(1,2,1,2,1,2,1,2), x=runif(8))

df %>% 
  group_by(i,j) %>%
  summarize(s=sum(x)) %>%
  filter(i==1) %>%
  select(s)

我得到列，即使我没有选择它：

I get column i even I haven't selected it:

  i         s
1 1 0.8355195
2 1 0.9322474

为什么这发生了（为什么不列j？），我该如何避免呢？好的，我可以在开始时过滤....

Why does this happen (why not column j?) and how can I avoid it? Okay I could filter at the beginning....

推荐答案

这是因为默认情况下继承了分组变量。请参阅 dplyr 小插曲：

That's because the grouping variable is carried on by default. Please see the dplyr vignette:

分组影响动词如下：分组 select（）与未分组的 select（）相同，但分组变量始终保留。

Grouping affects the verbs as follows: grouped select() is the same as ungrouped select(), except that grouping variables are always retained.

请注意（每个）总结剥离一层分组（在您的情况下， j ） ，所以在总结之后，您的数据仅按 i 分组，并将其输出到输出中。如果您不想要，可以在选择 s 之前取消分组数据：

Note that (each) summarize peels off one layer of grouping (in your case, j), so after the summarize, your data is only grouped by i and that is printed in the output. If you don't want that, you can ungroup the data before selecting s:

require(dplyr)
df %>% 
  group_by(i,j) %>%
  summarize(s=sum(x)) %>%
  ungroup() %>%
  filter(i==1) %>%
  select(s)
#Source: local data frame [2 x 1]
#
#         s
#1 1.129867
#2 1.265131

这篇关于dplyr：即使没有选择它，也可以获取group_by-column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！