使用dplyr根据列值创建分组（group_by）

Question

我希望使用dplyr根据条件进行分组。例如，如果我们有以下表格：

A      B 
1      0
10     1
5      1
6      2

当B=0时，我会创建一个分组，当B>1时，我会创建另一个分组，当B>2时，我会再创建另一个分组，以此类推。下面的近似方法是错误的，但或许有助于理解：

df %>% 
   group_by(B > 0:2) %>% 
   summarize(Total = sum(A))

- Francesc VE

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B==0 还是 B > 0？ - M--

谢谢您发布那些无法运行的代码 - 这对于了解您的方法非常有帮助。(我想现在以“+1”开头的评论会被拒绝) - camille

Answer 1

在使用dplyr的group_by时，每行只能属于一个组。如果需要加入多个组，则需要遍历值并反复进行筛选。以下是一种方法：

purrr::map_df(0:2, ~df %>% filter(B>.x) %>% summarize(b_greater_than=.x, Total=sum(A)))
#   b_greater_than Total
# 1              0    21
# 2              1     6
# 3              2     0

- MrFlick

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这是一个不错的解决方案，但我认为也许可以直接完成而不需要另一个函数。无论如何，它很有效。 - Francesc VE