分组/汇总时如何保留列？

Question

所以，这个问题的问题是，我无法发布实际的代码，因为我必须签署一份协议，而且我是 R 的新手，可能无法很好地解释这一点，但也许有人可以帮助我......

假设我有一些数据：

A   B    C   D
F1  6.6  10  10
F1  3.1  10  10
A1  1.0  20  10
B1  3.4  20  20

因此，对于每个 A，C 和 D 值都是相同的。但我想使用 dplyr 来查找 Bmean，如下所示：

A    Bmean   C    D
F1   4,85    10  10
A1   1.0     20  10
B1   3.4     20  20

我该怎么做呢？我的想法是使用类似的东西

dplyr::group_by(A) %>% dplyr::summarize(Bmean = mean(B))

但这次操作后C和D似乎消失了。对我想保留的所有列进行 group_by 有意义吗？或者说这会如何运作？

只是为了澄清一下，我想使用 dplyr 语法，因为如果可能的话，它是更大操作的一部分。

Answer 1

我想添加一个 awnser 来专门解决使用 dplyr 的问题。虽然我确信，有更优雅的方法可以做到这一点，但以下建议可以在汇总/聚合数据框中保留具有附加描述性变量的列。此外，如果不是这种情况，代码将无法保护您免受更大数据帧中的错误的影响。

library(dplyr)
library(tibble)

df <- tribble(
  ~A  , ~B , ~c , ~D ,
  "F1", 6.6, 10 , 10 ,
  "F1", 3.1, 10 , 10 ,
  "A1", 1.0, 20 , 10 ,
  "B1", 3.4, 20 , 20
)

以下代码删除 C 列和 D 列

df %>%
  group_by(A) %>%
  summarise(Bmean = mean(B)) 

此代码保留 C 列和 D 列。请注意，只有当组的每一行中都有相同的变量时，这才有效。但由于变量应该被保留并且不会对分组行为产生影响，所以无论如何应该如此。

df %>%
  group_by(A) %>%
  summarise(Bmean = mean(B),
            C = unique(C),
            D = unique(D))

更新：

事实上，如果分组级别不“小于”分组变量，您还可以将组包含在 group_by 表达式中

Group1:
  A ,  B ,  C ,  D
"F1", 6.6, 10 , 10 
"F1", 3.1, 10 , 10 
Group2:
"A1", 1.0, 20 , 10 
Group3:
"B1", 3.4, 20 , 20

请注意，C 列和 D 列在每组内保持相同的值。这意味着它们可以安全地在分组表达式中使用，从而被保留。

所以在你的情况下这也可以工作：

group_by(A,C,D)

Answer 2

您可以使用以下方法执行此操作base R

aggregate(data=df1,B~.,FUN = mean)