在R中基于两个三分类列统计组合出现次数的问题

我有两个分类数据列，二者为不同分类，但均包含0、1、2三个水平。想要统计这些分类组合的出现次数，但当前统计得到的countMB均为该列的总和153，无法得到各组合的实际次数。

当前输出结果 #

Groups:   dfMBG$datasetG.snelheid [3]
  dfMBG$datasetG.snelheid as.character(dfMBG$~ countMB
  <chr>                     <chr>                    <dbl>
1 0                         0                          153
2 0                         1                          153
3 0                         2                          153
4 1                         0                          153
5 1                         1                          153
6 1                         2                          153
7 2                         0                          153
8 2                         1                          153
9 2                         2                          153

期望输出结果 #

Groups:   dfMBG$datasetG.snelheid [3]
  dfMBG$datasetG.snelheid  as.character(dfMBG$~ countMB
  <chr>                     <chr>                    <dbl>
1 0                         0                          12
2 0                         1                          15
3 0                         2                          45
4 1                         0                          12
5 1                         1                          15
6 1                         2                          28
7 2                         0                          4
8 2                         1                          17
9 2                         2                          5

现有代码 #

MBGcount<-dfMBG %>% rowwise(.) %>%
  group_by(dfMBG$datasetG.snelheid, as.character(dfMBG$datasetG.indicatie)) %>%
 summarise(countMB = sum(as.numeric(dfMBG$datasetG.verstoringsbron)))
MBGcount

注：dfMBG$datasetG.verstoringsbron列的内容均为1。

问题根源 #

1. 在group_by和summarise中使用dfMBG$列名会直接引用整个列的完整向量，而非分组后的子集，导致每次求和都是全列总和（153）。
2. 多余的rowwise()会干扰分组统计逻辑，无需逐行处理。

正确代码 #

MBGcount <- dfMBG %>%
  group_by(datasetG.snelheid, datasetG.indicatie) %>%
  summarise(countMB = n(), .groups = "drop_last")
MBGcount

代码说明 #

• 移除rowwise()：分组统计不需要逐行操作。
• group_by直接用列名：在dplyr管道中，数据框已被传递，直接写列名即可引用分组后的子集。
• summarise(countMB = n())：n()函数直接统计每个分组的行数，因为目标列全为1，统计行数和求和结果一致，写法更简洁。
• .groups = "drop_last"：保留第一个分组（datasetG.snelheid），与期望输出的分组格式匹配。

如果坚持用求和方式实现，也可以写成：

MBGcount <- dfMBG %>%
  group_by(datasetG.snelheid, datasetG.indicatie) %>%
  summarise(countMB = sum(as.numeric(datasetG.verstoringsbron)), .groups = "drop_last")
MBGcount

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Tommie Pot