使用dplyr按组计算行数

我正在使用mtcars数据集。我想查找特定数据组合的记录数。与count(*)SQL中的group by子句非常相似。ddply()来自plyr为我工作

library(plyr)
ddply(mtcars, .(cyl,gear),nrow)

有输出

  cyl gear V1
1   4    3  1
2   4    4  8
3   4    5  2
4   6    3  2
5   6    4  4
6   6    5  1
7   8    3 12
8   8    5  2

使用此代码

library(dplyr)
g <- group_by(mtcars, cyl, gear)
summarise(g, length(gear))

有输出

  length(cyl)
1          32

我发现可以传递各种功能，summarise()但似乎没有一个对我有用。我发现的一个函数是sum(G)，该函数返回了

Error in eval(expr, envir, enclos) : object 'G' not found

尝试使用n()，返回了

Error in n() : This function should not be called directly

我究竟做错了什么？我怎样才能获得group_by()/summarise()为我的工作？

n()dplyr中有一个特殊功能来对行进行计数（可能在组内）：

library(dplyr)
mtcars %>% 
  group_by(cyl, gear) %>% 
  summarise(n = n())
#Source: local data frame [8 x 3]
#Groups: cyl [?]
#
#    cyl  gear     n
#  (dbl) (dbl) (int)
#1     4     3     1
#2     4     4     8
#3     4     5     2
#4     6     3     2
#5     6     4     4
#6     6     5     1
#7     8     3    12
#8     8     5     2

但是dplyr还提供了一个方便的count功能，该功能在减少键入的情况下完全相同：

count(mtcars, cyl, gear)          # or mtcars %>% count(cyl, gear)
#Source: local data frame [8 x 3]
#Groups: cyl [?]
#
#    cyl  gear     n
#  (dbl) (dbl) (int)
#1     4     3     1
#2     4     4     8
#3     4     5     2
#4     6     3     2
#5     6     4     4
#6     6     5     1
#7     8     3    12
#8     8     5     2

另一种方法是使用双冒号：

mtcars %>% 
  dplyr::group_by(cyl, gear) %>%
  dplyr::summarise(length(gear))

我认为您正在寻找的如下。

cars_by_cylinders_gears <- mtcars %>%
  group_by(cyl, gear) %>%
  summarise(count = n())

这是使用dplyr软件包。本质上，这是docendo discimus提供的count（）解决方案的简化版本。

另一个选择，不一定会更优雅，但不需要引用特定的列：

mtcars %>% 
  group_by(cyl, gear) %>%
  do(data.frame(nrow=nrow(.)))