R 如何按除一列以外的所有列分组

发布于08月27日

我如何告诉group_by按所有列(给定列除外)对数据进行分组？

如果是aggregate，那就是aggregate(x ~ ., ...).

我试了group_by(data, -x)次，但结果是按x的负方向分组(即与按x分组相同).

推荐答案

您可以使用标准判断(group_by_而不是group_by)来实现这一点:

# Fake data
set.seed(492)
dat = data.frame(value=rnorm(1000), g1=sample(LETTERS,1000,replace=TRUE),
                 g2=sample(letters,1000,replace=TRUE), g3=sample(1:10, replace=TRUE),
                 other=sample(c("red","green","black"),1000,replace=TRUE))

dat %>% group_by_(.dots=names(dat)[-grep("value", names(dat))]) %>%
  summarise(meanValue=mean(value))

       g1     g2    g3  other   meanValue
   <fctr> <fctr> <int> <fctr>       <dbl>
1       A      a     2  green  0.89281475
2       A      b     2    red -0.03558775
3       A      b     5  black -1.79184218
4       A      c    10  black  0.17518610
5       A      e     5  black  0.25830392
...

关于dplyr中标准与非标准判断的更多信息，请参见this vignette.

UPDATE for `dplyr` 0.7.0

为了回应@ÖmerAn的 comments :在dplyr0.7.0中，group_by_at是最好的 Select (如果我错了，请有人纠正我).例如:

dat %>% 
  group_by_at(setdiff(names(dat), "value")) %>%
  summarise(meanValue=mean(value))

# Groups:   g1, g2, g3 [?]
       g1     g2    g3  other   meanValue
   <fctr> <fctr> <int> <fctr>       <dbl>
 1      A      a     2  green  0.89281475
 2      A      b     2    red -0.03558775
 3      A      b     5  black -1.79184218
 4      A      c    10  black  0.17518610
 5      A      e     5  black  0.25830392
 6      A      e     5    red -0.81879788
 7      A      e     7  green  0.30836054
 8      A      f     2  green  0.05537047
 9      A      g     1  black  1.00156405
10      A      g    10  black  1.26884303
# ... with 949 more rows

让我们确认两种方法给出相同的输出(在dplyr 0.7.0中):

new = dat %>% 
  group_by_at(setdiff(names(dat), "value")) %>%
  summarise(meanValue=mean(value))

old = dat %>% 
  group_by_(.dots=names(dat)[-grep("value", names(dat))]) %>%
  summarise(meanValue=mean(value))

identical(old, new)
# [1] TRUE