R：嵌套分组摘要与 dplyr？

Question

我正在尝试使用人们在不同酒吧的饮酒记录的假设数据集 (link to pastebin) 练习 R dplyr 包：

bar_name,person,drink_ordered,times_ordered,liked_it
Moe’s Tavern,Homer,Romulan ale,2,TRUE
Moe’s Tavern,Homer,Scotch whiskey,1,FALSE
Moe’s Tavern,Guinan,Romulan ale,1,TRUE
Moe’s Tavern,Guinan,Scotch whiskey,3,FALSE
Moe’s Tavern,Rebecca,Romulan ale,2,FALSE
Moe’s Tavern,Rebecca,Scotch whiskey,4,TRUE
Cheers,Rebecca,Budweiser,1,TRUE
Cheers,Rebecca,Black Hole,1,TRUE
Cheers,Bender,Budweiser,1,FALSE
Cheers,Bender,Black Hole,1,TRUE
Cheers,Krusty,Budweiser,1,TRUE
Cheers,Krusty,Black Hole,1,FALSE
The Hip Joint,Homer,Scotch whiskey,3,FALSE
The Hip Joint,Homer,Corona,1,TRUE
The Hip Joint,Homer,Budweiser,1,FALSE
The Hip Joint,Krusty,Romulan ale,3,TRUE
The Hip Joint,Krusty,Black Hole,4,FALSE
The Hip Joint,Krusty,Corona,1,TRUE
The Hip Joint,Rebecca,Corona,2,TRUE
The Hip Joint,Rebecca,Romulan ale,4,FALSE
The Hip Joint,Bender,Corona,1,TRUE
Ten Forward,Bender,Romulan ale,1,
Ten Forward,Bender,Black Hole,,FALSE
Ten Forward,Guinan,Romulan ale,2,TRUE
Ten Forward,Guinan,Budweiser,,FALSE
Ten Forward,Krusty,Budweiser,1,
Ten Forward,Krusty,Black Hole,1,FALSE
Mos Eisley,Krusty,Black Hole,1,TRUE
Mos Eisley,Krusty,Corona,2,FALSE
Mos Eisley,Krusty,Romulan ale,1,TRUE
Mos Eisley,Homer,Black Hole,1,TRUE
Mos Eisley,Homer,Corona,2,FALSE
Mos Eisley,Homer,Romulan ale,1,TRUE
Mos Eisley,Bender,Black Hole,1,TRUE
Mos Eisley,Bender,Corona,2,FALSE
Mos Eisley,Bender,Romulan ale,1,TRUE

我已经使用 dplyr 的 group_by() 和 summarise() 函数几次，但我不确定如何处理更多嵌套情况。具体来说，我想问这样的问题：

对于每个独特的 bar_name，每个 person 是否订购了完全相同的饮料组合 (drink_ordered)？在此数据集中，Moe's Tavern、Cheers 和 Mos Eisley 酒吧将被标记为 TRUE。
即使每个 person 在特定 bar_name 点了完全相同的饮料组合，他们点这些饮料的次数是否相同（times_ordered )?例如，对于这个问题，Moe's Tavern 和 Mos Eisley 将我标记为 TRUE。
然后，即使每个 person 在特定酒吧点了相同次数的完全相同的饮料组合，他们对饮料的看法 (liked_it)完全相同的？在此数据集中，Mos Eisley 的 TRUE。

观察数据集中的情况（髋关节），所有三个问题的答案都是 FALSE，并且存在缺失值（前十个）。

理想情况下，我希望生成一个 table，其中第一列是 bar_name，另外三个布尔列表示 TRUE 或 FALSE 这三个中的每一个问题。

如何使用 R 中的 dplyr 有效地实现这一点？非常感谢。

Answer 1

你可以这样做：

DF %>%
  arrange(drink_ordered, times_ordered, liked_it) %>% group_by(bar_name, person) %>%
  summarise(
    Ld   = toString(drink_ordered),
    Ldt  = paste(Ld, toString(times_ordered), sep="_"),
    Ldtl = paste(Ldt, toString(liked_it), sep="_")
  ) %>% 
  group_by(bar_name) %>% 
  summarise_each(funs(n_distinct)) %>%
  mutate_each(funs(. == 1), -person, -bar_name)

#        bar_name person    Ld   Ldt  Ldtl
#           (chr)  (int) (lgl) (lgl) (lgl)
# 1        Cheers      3  TRUE  TRUE FALSE
# 2  Moe’s Tavern      3  TRUE FALSE FALSE
# 3    Mos Eisley      3  TRUE  TRUE  TRUE
# 4   Ten Forward      3 FALSE FALSE FALSE
# 5 The Hip Joint      4 FALSE FALSE FALSE

R：嵌套分组摘要与 dplyr？

R: nested grouped summaries with dplyr?

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