Databricks中使用group_by与summarize处理Spark DataFrame报错求助

我尝试对数据进行汇总，相同代码在RStudio中运行正常，但在Databricks中执行以下代码时出现错误：

veganWidebySoilRanch <- allTransitionVegdataLongWithSoil %>% 
group_by(Farm,SoilName,SoilTexture, Species) %>% 
summarize(Total = n())

报错信息如下：

错误发生在组1: Triangle_ID = "T22001", Species = " "。
错误原因：
! 无法找到函数‘n’适用于签名‘"missing"’的继承方法
Error in summarise()

我尝试使用dplyr::group_by，但仍无法解决，恳请各位提供建议。

• 明确指定dplyr::n()：Databricks环境中可能存在命名空间冲突，直接调用dplyr包的n()函数避免混淆，同时建议加上.groups = "drop"明确分组处理方式：

veganWidebySoilRanch <- allTransitionVegdataLongWithSoil %>% 
  dplyr::group_by(Farm,SoilName,SoilTexture, Species) %>% 
  dplyr::summarize(Total = dplyr::n(), .groups = "drop")

• 清理数据中的空白/缺失值：报错提到Species = " "，这类空白字符串可能被识别为特殊类型，先处理后再汇总：

# 替换空白字符串为NA并过滤无效值
cleaned_data <- allTransitionVegdataLongWithSoil %>%
  dplyr::mutate(Species = dplyr::na_if(Species, " ")) %>%
  dplyr::filter(!is.na(Species))

# 执行分组汇总
veganWidebySoilRanch <- cleaned_data %>% 
  dplyr::group_by(Farm,SoilName,SoilTexture, Species) %>% 
  dplyr::summarize(Total = dplyr::n(), .groups = "drop")

• 对齐dplyr版本：检查Databricks与RStudio中dplyr的版本是否一致，版本差异可能导致函数行为异常。可以用packageVersion("dplyr")查看版本，若Databricks版本过低则进行更新。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sonisa Sharma