使用dplyr的group_by和summarise时结果未按分组聚合而是混乱合并，该如何修复？

嘿，这个问题我碰到过好多次啦！问题出在你summarise里的dep$DEP_TYPE写法——这直接破坏了dplyr的分组逻辑。

当你用group_by(ORIGIN)把数据按ORIGIN分组后，dplyr会自动维护每个分组的上下文，这时候你只需要直接写列名DEP_TYPE就能引用当前分组里的对应列。但你加上dep$之后，相当于强行调用了整个原始数据框的DEP_TYPE列，而不是当前分组的子集，所以sum计算的是全局所有ontime的数量，自然不会按ORIGIN正确分组。

修复起来超简单，把dep$删掉就好：

dep %>% 
  group_by(ORIGIN) %>% 
  summarise(ontime_dep = sum(DEP_TYPE == "ontime", na.rm = TRUE))

另外给你个小建议，如果你用的是较新版本的dplyr（1.0.0及以上），可以用更简洁的count函数来实现同样的效果，代码看起来更清爽：

dep %>% 
  filter(DEP_TYPE == "ontime") %>% 
  count(ORIGIN, name = "ontime_dep")

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sukrit Parinyanusorn