クライアント名、年、および各年のいくつかの収益数を含むdata.frameがあります。
_df <- data.frame(client = rep(c("Client A","Client B", "Client C"),3),
year = rep(c(2014,2013,2012), each=3),
rev = rep(c(10,20,30),3)
)
_
最終的には、クライアントと年ごとに収益を集計するdata.frameが必要です。次に、年ごとにdata.frameを並べ替えてから、収益を降順にします。
_library(dplyr)
df1 <- df %>%
group_by(client, year) %>%
summarise(tot = sum(rev)) %>%
arrange(year, desc(tot))
_
ただし、上記のコードを使用する場合、arrange()
関数はグループ化されたdata.frameの順序をまったく変更しません。以下のコードを実行し、通常のdata.frameに強制すると、動作します。
_ library(dplyr)
df1 <- df %>%
group_by(client, year) %>%
summarise(tot = sum(rev)) %>%
data.frame() %>%
arrange(year, desc(tot))
_
グループ化された変数によってarrange
grouped_dfを試行するたびに、何かを逃したり、これを行う必要がありますか?
Rバージョン:3.1.1 dplyrパッケージバージョン:0.3.0.2
EDIT 11/13/2017:lucacerone で述べたように、dplyr 0.5で始まるように、sortはソート時にグループをもう一度無視します。そのため、私の元のコードは、当初期待したとおりに動作します。
arrange()は再びグループ化を無視し、dplyr 0.3以前の動作に戻ります。これにより、arrange()は他のdplyr動詞と矛盾しますが、この動作は一般的にはより便利だと思います。とにかく、それが再び変化することはありません。より多くの変更がさらに混乱を引き起こすからです。
_group_by
_ステートメントの順序を切り替えてみてください:
_df %>%
group_by(year, client) %>%
summarise(tot = sum(rev)) %>%
arrange(year, desc(tot))
_
arrange
はグループ内で順序付けされていると思います。 summarize
の後、最後のグループは削除されるため、最初の例ではclient
グループ内に行を配置します。順序をgroup_by(year, client)
に切り替えると、client
グループがsummarize
の後に削除されるため、修正されるようです。
または、ungroup()
関数があります
_df %>%
group_by(client, year) %>%
summarise(tot = sum(rev)) %>%
ungroup() %>%
arrange(year, desc(tot))
_
編集、@ lucacerone: dplyr 0.5以降、これはもう機能しません:
変更を壊す場合、arrange()は再びグループ化を無視し、dplyr 0.3以前の動作に戻ります。これにより、arrange()が他のdplyr動詞と矛盾するようになりますが、この動作は一般により便利だと思います。とにかく、それが再び変化することはありません。より多くの変更がさらに混乱を引き起こすからです。
dplyr
の最新バージョン(少なくとも_dplyr_0.7.4
_から)では、グループ内でarrange
を使用できます。 arrange()
呼び出し_.by_group = TRUE
_に設定しただけです。より多くの情報が利用可能です here あなたの例では、試してください:
_library(dplyr)
df %>%
group_by(client, year) %>%
summarise(tot = sum(rev)) %>%
arrange(desc(tot), .by_group = TRUE)
_