Dplyr суммировать: Эквивалент ".drop = FALSE" для сохранения групп с нулевой длиной в выходе

При использовании summarise с функцией plyr ddply пустые категории по умолчанию отбрасываются. Вы можете изменить это поведение, добавив .drop = FALSE. Однако при использовании summarise с dplyr это не работает. Есть ли другой способ сохранить пустые категории в результате?

Вот пример с поддельными данными.

library(dplyr)

df = data.frame(a=rep(1:3,4), b=rep(1:2,6))

# Now add an extra level to df$b that has no corresponding value in df$a
df$b = factor(df$b, levels=1:3)

# Summarise with plyr, keeping categories with a count of zero
plyr::ddply(df, "b", summarise, count_a=length(a), .drop=FALSE)

  b    count_a
1 1    6
2 2    6
3 3    0

# Now try it with dplyr
df %.%
  group_by(b) %.%
  summarise(count_a=length(a), .drop=FALSE)

  b     count_a .drop
1 1     6       FALSE
2 2     6       FALSE

Не совсем то, на что я надеялся. Существует ли метод dplyr для достижения того же результата, что и .drop=FALSE в plyr?

Ответ 1

С тех пор как dplyr 0.8 group_by получил аргумент .drop, он делает то, что вы просили:

df = data.frame(a=rep(1:3,4), b=rep(1:2,6))
df$b = factor(df$b, levels=1:3)

df %>%
  group_by(b, .drop=FALSE) %>%
  summarise(count_a=length(a))

#> # A tibble: 3 x 2
#>   b     count_a
#>   <fct>   <int>
#> 1 1           6
#> 2 2           6
#> 3 3           0

Еще одно примечание к ответу @Moody_Mudskipper: использование .drop=FALSE может дать потенциально неожиданные результаты, когда одна или несколько группирующих переменных не закодированы как факторы. Смотрите примеры ниже:

library(dplyr)
data(iris)

# Add an additional level to Species
iris$Species = factor(iris$Species, levels=c(levels(iris$Species), "empty_level"))

# Species is a factor and empty groups are included in the output
iris %>% group_by(Species, .drop=FALSE) %>% tally

#>   Species         n
#> 1 setosa         50
#> 2 versicolor     50
#> 3 virginica      50
#> 4 empty_level     0

# Add character column
iris$group2 = c(rep(c("A","B"), 50), rep(c("B","C"), each=25))

# Empty groups involving combinations of Species and group2 are not included in output
iris %>% group_by(Species, group2, .drop=FALSE) %>% tally

#>   Species     group2     n
#> 1 setosa      A         25
#> 2 setosa      B         25
#> 3 versicolor  A         25
#> 4 versicolor  B         25
#> 5 virginica   B         25
#> 6 virginica   C         25
#> 7 empty_level <NA>       0

# Turn group2 into a factor
iris$group2 = factor(iris$group2)

# Now all possible combinations of Species and group2 are included in the output, 
#  whether present in the data or not
iris %>% group_by(Species, group2, .drop=FALSE) %>% tally

#>    Species     group2     n
#>  1 setosa      A         25
#>  2 setosa      B         25
#>  3 setosa      C          0
#>  4 versicolor  A         25
#>  5 versicolor  B         25
#>  6 versicolor  C          0
#>  7 virginica   A          0
#>  8 virginica   B         25
#>  9 virginica   C         25
#> 10 empty_level A          0
#> 11 empty_level B          0
#> 12 empty_level C          0

Created on 2019-03-13 by the reprex package (v0.2.1)

Ответ 2

Проблема все еще открыта, но тем временем, тем более, что ваши данные уже учтены, вы можете использовать complete из "tidyr", чтобы получить то, что вы искали:

library(tidyr)
df %>%
  group_by(b) %>%
  summarise(count_a=length(a)) %>%
  complete(b)
# Source: local data frame [3 x 2]
# 
#        b count_a
#   (fctr)   (int)
# 1      1       6
# 2      2       6
# 3      3      NA

Если вы хотите, чтобы значение замены было равно нулю, вам нужно указать, что с помощью fill:

df %>%
  group_by(b) %>%
  summarise(count_a=length(a)) %>%
  complete(b, fill = list(count_a = 0))
# Source: local data frame [3 x 2]
# 
#        b count_a
#   (fctr)   (dbl)
# 1      1       6
# 2      2       6
# 3      3       0

Ответ 3

Решение dplyr:

Сначала сгруппируйте df

by_b <- tbl_df(df) %>% group_by(b)

тогда мы суммируем те уровни, которые происходят путем подсчета с помощью n()

res <- by_b %>% summarise( count_a = n() )

то мы объединяем наши результаты в кадр данных, который содержит все уровни факторов:

expanded_res <- left_join(expand.grid(b = levels(df$b)),res)

Наконец, в этом случае, поскольку мы смотрим на подсчеты, значения NA меняются на 0.

final_counts <- expanded_res[is.na(expanded_res)] <- 0

Это также можно реализовать функционально, см. ответы: Добавить строки в сгруппированные данные с помощью dplyr?

Взлом:

Я думал, что опубликую ужасный хак, который работает в этом случае ради интереса. Я серьезно сомневаюсь, что вы когда-либо делали это, но показывает, как group_by() генерирует атрибуты, как если бы df$b был символьным вектором, а не фактором с уровнями. Кроме того, я не претендую на это правильно, но я надеюсь, что это поможет мне учиться - это единственная причина, по которой я отправляю его!

by_b <- tbl_df(df) %>% group_by(b)

определить значение "вне пределов", которое не может существовать в наборе данных.

oob_val <- nrow(by_b)+1

изменить атрибуты на "трюк" summarise():

attr(by_b, "indices")[[3]] <- rep(NA,oob_val)
attr(by_b, "group_sizes")[3] <- 0
attr(by_b, "labels")[3,] <- 3

выполните резюме:

res <- by_b %>% summarise(count_a = n())

и замените все вхождения oob_val

res[res == oob_val] <- 0

который дает предполагаемое:

> res
Source: local data frame [3 x 2]

b count_a
1 1       6
2 2       6
3 3       0

Ответ 4

это не совсем то, что было задано в вопросе, но, по крайней мере, для этого простого примера вы можете получить тот же результат, используя xtabs, например:

используя dplyr:

df %>%
  xtabs(formula = ~ b) %>%
  as.data.frame()

или короче:

as.data.frame(xtabs( ~ b, df))

результат (одинаковый в обоих случаях):