相关疑难解决方法(0)

当使用summarise具有plyr的ddply功能,空类别默认情况下删除.您可以通过添加更改此行为.drop = FALSE.然而,当使用这不起作用summarise用dplyr.还有另一种方法可以在结果中保留空类别吗？

这是假数据的一个例子.

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 …

tidyr::complete()将行添加到a data.frame中,以获取数据中缺少的列值组合.例:

library(dplyr)
library(tidyr)

df <- data.frame(person = c(1,2,2),
                 observation_id = c(1,1,2),
                 value = c(1,1,1))
df %>%
  tidyr::complete(person,
                  observation_id,
                  fill = list(value=0))

产量

# A tibble: 4 × 3
  person observation_id value
   <dbl>          <dbl> <dbl>
1      1              1     1
2      1              2     0
3      2              1     1
4      2              2     1

其中value组合person == 1和observation_id == 2缺少的组合df已填入值0.

什么相当于这个data.table？

关闭但不重复：在 tidyr/dplyr 中添加零计数行的正确习惯用法- 我试图根据 df 中的现有值进行填充，但也根据没有id. 相似，但本质不同。

对于每个id，我试图确保每个都有 3 个计费月。

理想情况下，对于每个id我都需要所有三个required months都出现在df_complete. 如果它不在数据中，我希望为值添加一行“未找到”。

此外，我想检查all_ids并添加在其中all_ids但没有行的IDdf

months <- as.data.frame(as.Date(c("2016/7/1","2016/9/1","2016/7/1", "2016/8/1","2016/9/1", "2016/8/1","2016/9/1"))) 
id <- as.data.frame(c("a","a","b","b","b","c","c"))
value <- as.data.frame(c(1,2,3,4,5,6,7))
df <- cbind(id,months,value)
colnames(df) <- c("id","billing months","value")
required_months <- as.data.frame(as.Date(c("2016/7/1", "2016/8/1","2016/9/1")))
colnames(required_months)<- "required months"
all_ids <- as.data.frame(c("a","b", "c", "d"))

df 最终看起来像：

id  billing months  value
a   7/1/2016    1
a   9/1/2016    2
b   7/1/2016    3
b   8/1/2016    4
b …