使用dplyr group_by与count()分组计数生成布尔列的问题求助

你的问题出在在dplyr::summarise()中错误使用了count()函数——count()是用来对数据框（或分组后的数据框）的行进行全局计数的工具，当你传入eye_color == "blue"这个布尔向量时，它会将其视为单列数据框处理，返回包含布尔值列的计数结果，这和你想要的分组统计需求不匹配。

下面是几种正确的实现方式，均可得到你预期的按sex分组统计蓝色眼睛数量的结果：

方法1：用sum()统计布尔值数量 #

R中布尔值会被自动转换为1（TRUE）和0（FALSE），直接用sum()就能统计符合条件的行数，若要保留无匹配项时的NA显示，可调整参数：

data("starwars")

starwars %>%
  group_by(sex) %>%
  summarise(Freq = case_when(
    sum(eye_color == "blue", na.rm = TRUE) == 0 ~ NA_integer_,
    TRUE ~ sum(eye_color == "blue", na.rm = TRUE)
  ))

方法2：先过滤再分组计数 #

如果你更习惯用count()，可以先筛选出蓝色眼睛的记录，再按sex分组计数，最后补全所有原始分组（包括NA）：

library(tidyr)

starwars %>%
  filter(eye_color == "blue") %>%
  count(sex, name = "Freq") %>%
  complete(sex = unique(starwars$sex), fill = list(Freq = NA))

方法3：用dplyr::tally()简化统计 #

tally()是summarise(n = n())的简化版，支持直接传入布尔向量统计符合条件的数量：

starwars %>%
  group_by(sex) %>%
  tally(eye_color == "blue", name = "Freq") %>%
  mutate(Freq = ifelse(Freq == 0, NA_integer_, Freq))

运行以上代码后，均可得到类似你预期的结果：

# A tibble: 4 × 2
  sex            Freq
  <chr>         <int>
1 female            6
2 male             12
3 hermaphroditic    NA
4 <NA>              1

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ahir Bhairav Orai