R对多列的组合进行分组

Question

将输入 dsam 视为：

structure(list(a = structure(c(3L, 2L, 1L, 3L, 1L, 3L, 1L, 1L, 1L, 1L), 
.Label = c("A", "B", "C"), class = "factor"), b = c(1, 
1, 1, 1, 1, 3, 2, 3, 3, 1), c = structure(c(2L, 1L, 1L, 2L, 1L, 
3L, 1L, 1L, 3L, 3L), .Label = c("D", "E", "F"), class = "factor")), 
.Names = c("a", "b", "c"), row.names = c(NA, -10L), class = "data.frame")

我试图对 a 和 c 进行分组并汇总 b 以便每个组保留一条记录。但似乎以下代码的行为有所不同。原始数据有超过 300 列用于分组，因此无法明确指定列名，因此无法使用列名列表进行分组。

方法一：

dsam %>% 
  group_by(a,c) %>% 
  mutate(rnk = row_number(), b = sum(b)) %>% 
  filter( rnk == max(rnk)) %>% print()

#Source: local data frame [5 x 4]
#Groups: a, c [5]
#
#       a     b      c   rnk
#  <fctr> <dbl> <fctr> <int>
#1      B     1      D     1
#2      C     2      E     2
#3      C     3      F     1
#4      A     7      D     4
#5      A     4      F     2

方法二：

dsam %>% 
  group_by_(unlist(c("a","c"))) %>% 
  mutate(rnk = row_number(), b = sum(b)) %>% 
  filter( rnk == max(rnk)) %>% print()


#Source: local data frame [3 x 4]
#Groups: a [3]
#
#       a     b      c   rnk
#  <fctr> <dbl> <fctr> <int>
#1      B     1      D     1
#2      C     5      F     3
#3      A    11      F     6

如何使方法 2 的行为与方法 1 相同？

p.s。由于用于分组的列数量众多，我不希望将它们连接在一起。谢谢。

Answer 1

我们需要.dots

dsam %>% 
     group_by_(.dots = c("a", "c")) %>%
     mutate(rnk = row_number(), b = sum(b)) %>% 
     filter( rnk == max(rnk))
#      a     b      c   rnk
#  <fctr> <dbl> <fctr> <int>
#1      B     1      D     1
#2      C     2      E     2
#3      C     3      F     1
#4      A     7      D     4
#5      A     4      F     2

如果我们不使用 .dots，它将仅按第一列分组，即 'a'

R对多列的组合进行分组

R grouping over combination of multiple columns

r

dplyr

tidyverse