Как группировать все, кроме одного столбца?

Как сообщить group_by для группировки данных по всем столбцам, кроме одного?

С aggregate это будет aggregate(x ~ ., ...).

Я попробовал group_by(data, -x), но это группы по отрицанию-x (то есть, как и группировка по x).

Ответы

Ответ 1

Вы можете сделать это, используя стандартную оценку (group_by_ вместо group_by):

# 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
...

Смотрите эту виньетку для получения дополнительной информации о стандартной и нестандартной оценке в dplyr.

UPDATE для dplyr 0.7.0

Чтобы отправить комментарий @ÖmerAn: похоже, что group_by_at - это путь dplyr 0.7.0 (кто-то, пожалуйста, исправьте меня, если я ошибаюсь в этом). Например:

dat %>% 
  group_by_at(names(dat)[-grep("value", names(dat))]) %>%
  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

Пусть оба метода дают один и тот же результат (в dplyr 0.7.0):

new = dat %>% 
  group_by_at(names(dat)[-grep("value", names(dat))]) %>%
  summarise(meanValue=mean(value))

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

identical(old, new)
# [1] TRUE

Ответ 2

Основываясь на редактировании @eipi10 dplyr 0.7.0, group_by_at представляется правильной функцией для этого задания. Однако, если вы просто хотите исключить столбец "x", вы можете использовать:

new2.0 <- dat %>%
  group_by_at(vars(-x)) %>%
  summarize(mean_value = mean(value))

Использование данных примера @eipi10:

# 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))

new <- dat %>% 
  group_by_at(names(dat)[-grep("value", names(dat))]) %>%
  summarise(meanValue = mean(value))


new2.0 <- dat %>% 
  group_by_at(vars(-value)) %>% 
  summarize(meanValue = mean(value))

identical(new, new2.0)
# [1] TRUE