r - 计算不同因素组合的行数

Question

考虑到诸如经典 mtcars 之类的数据集，我想知道不同级别因素的观察值(=行)的数量，将它们分开以及放在一起。

例如，以下代码将生成一个 N 列，其中包含每级圆柱和齿轮的观察次数，而不是分别针对圆柱和齿轮的观察次数。

mtcars %>% dplyr::group_by(cyl, gear) %>% dplyr::summarise(N = n()) 

我知道可以通过类似的方式获得单独数量的 cyl 和 gear 观察值，创建单独的数据框，然后将它们合并在一起。以下将生成预期的输出:

df <- mtcars %>% dplyr::group_by(cyl, gear) %>% dplyr::summarise(N = n())
df_gear <- mtcars %>% dplyr::group_by(gear) %>% dplyr::summarise(Ngear = n())
df_cyl <- mtcars %>% dplyr::group_by(cyl) %>% dplyr::summarise(Ncyl = n())
df %>% dplyr::left_join(df_cyl) %>% dplyr::left_join(df_gear)

但我想知道是否有更简洁的方法来生成此数据集，希望不需要生成中间数据集。

Answer 1

这里有一种方法可以解决这个问题，它依赖于 mutate() 和 ave() 而不是 group_by() 和 summarise() 为了紧凑:

library(dplyr)

mtcars %>% 
  mutate(n = ave(cyl, cyl, gear, FUN = length),
         n_cyl = ave(cyl, cyl, FUN = length),
         n_gear = ave(gear, gear, FUN = length)) %>%
  select(gear, cyl, n, n_cyl, n_gear) %>%
  distinct()

  gear cyl  n n_cyl n_gear
1    4   6  4     7     12
2    4   4  8    11     12
3    3   6  2     7     15
4    3   8 12    14     15
5    3   4  1    11     15
6    5   4  2    11      5
7    5   8  2    14      5
8    5   6  1     7      5