如何解释dplyr消息`summarise（）`通过'x'重新组合输出（用.groups参数覆盖）？

Question 1

更新到dplyr开发版本0.8.99.9003后，在运行group_by和summarise（）时，我开始收到一条新消息（请参阅帖子标题）。

这是重新创建输出的示例：

library(tidyverse)
library(hablar)
df <- read_csv("year, week, rat_house_females, rat_house_males, mouse_wild_females, mouse_wild_males 
               2018,10,1,1,1,1
               2018,10,1,1,1,1
               2018,11,2,2,2,2
               2018,11,2,2,2,2
               2019,10,3,3,3,3
               2019,10,3,3,3,3
               2019,11,4,4,4,4
               2019,11,4,4,4,4") %>% 
  convert(chr(year,week)) %>% 
  mutate(total_rodents = rowSums(select_if(., is.numeric))) %>% 
  convert(num(year,week)) %>% 
  group_by(year,week) %>% summarise(average = mean(total_rodents))

输出小标题正确，但是出现此消息：

summarise()按“年”重新组织输出（用.groups参数覆盖）

应该如何解释？当我按年和周分组时，为什么只报告按“年”重新分组？另外，覆盖是什么意思，为什么我要这么做？

我不认为该消息表明存在问题，因为它出现在整个dplyr小插图中：https ://cran.r-project.org/web/packages/dplyr/vignettes/programming.html

我相信这是一条新消息，因为它仅出现在最近出现的SO问题中，例如如何使用dplyr融合pairwise.wilcox.test输出？和R聚合在多个列上（都没有解决重组/覆盖消息）。

谢谢！

Question 2

这只是一个友好的警告消息。默认情况下，如果在之前有任何分组summarise，它将删除一个组变量，即在中指定的最后一个变量group_by。如果只有一个分组变量，则在后面将没有任何分组属性summarise；如果有多个，即这里是两个，那么分组属性将减少为1，即数据将具有“年”作为分组属性。作为可重现的例子

library(dplyr)
mtcars %>%
     group_by(am) %>% 
     summarise(mpg = sum(mpg))
#`summarise()` ungrouping output (override with `.groups` argument)
# A tibble: 2 x 2
#     am   mpg
#* <dbl> <dbl>
#1     0  326.
#2     1  317.

消息是它正在播放，ungroup即当有一个时group_by，它将在summarise

mtcars %>% 
   group_by(am, vs) %>% 
   summarise(mpg = sum(mpg))
#`summarise()` regrouping output by 'am' (override with `.groups` argument)
# A tibble: 4 x 3
# Groups:   am [2]
#     am    vs   mpg
#  <dbl> <dbl> <dbl>
#1     0     0  181.
#2     0     1  145.
#3     1     0  118.
#4     1     1  199.

在这里，它会丢弃最后的分组，并用“ am”重新分组

如果我们检查?summarise，有.groups参数，它在默认情况下是"drop_last"和其他选项"drop"，"keep"，"rowwise"

.groups-结果的分组结构。

“ drop_last”：删除最后一个分组级别。这是1.0.0版之前唯一受支持的选项。

“ drop”：删除所有级别的分组。

“ keep”：与.data相同的分组结构。

“行”：每行是它自己的组。

如果未指定.groups，则所有结果的大小均为1时将得到“ drop_last”；如果大小有所变化，则将得到“ keep”。此外，除非选项“ dplyr.summarise.inform”设置为FALSE，否则消息会通知您该选择。

即，如果我们更改.groupsin summarise，则不会收到消息，因为已删除组属性

mtcars %>% 
    group_by(am) %>%
    summarise(mpg = sum(mpg), .groups = 'drop')
# A tibble: 2 x 2
#     am   mpg
#* <dbl> <dbl>
#1     0  326.
#2     1  317.


mtcars %>%
   group_by(am, vs) %>%
   summarise(mpg = sum(mpg), .groups = 'drop')
# A tibble: 4 x 3
#     am    vs   mpg
#* <dbl> <dbl> <dbl>
#1     0     0  181.
#2     0     1  145.
#3     1     0  118.
#4     1     1  199.


mtcars %>% 
   group_by(am, vs) %>% 
   summarise(mpg = sum(mpg), .groups = 'drop') %>%
   str
#tibble [4 × 3] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
# $ am : num [1:4] 0 0 1 1
# $ vs : num [1:4] 0 1 0 1
# $ mpg: num [1:4] 181 145 118 199

以前，没有发出此警告，并且可能导致OP进行mutate某种操作（假设没有分组并导致意外输出）。现在，该警告为用户提供了一个指示，即我们应注意存在分组属性

注意：.groups现在是experimental生命周期。因此，该行为可以在将来的版本中进行修改

根据我们是否需要基于同一分组变量对数据进行任何转换（或不需要），我们可以在中选择不同的选项.groups。