dplyr::group_by函数分组的因子数量是否存在上限？

关于group_by的分组数量限制 #

dplyr的group_by函数本身没有硬编码的分组数量上限，9万量级的分组属于正常可处理的范围，该问题和分组因子的数量没有直接关系。

全NA结果的排查方向 #

• 先验证分组的行数分布：运行如下代码查看每个id_specific分组的行数统计：

result_data %>% count(id_specific) %>% pull(n) %>% summary()

如果存在大量分组仅包含1行数据，调用lag(n=1)时会因为没有前序行返回默认的NA，属于符合逻辑的结果。如果业务上不需要单条数据的分组，可以在分组后先过滤再计算：

final_date = result_data %>%
  group_by(id_specific)%>%
  filter(n() >=2) %>%
  arrange(time, .by_group = TRUE) %>% # 开启组内排序
  mutate(wear = dplyr::lag(some_value, n = 1, default = NA) - some_value)

• 修正排序逻辑：现有代码是先对全数据集按time排序再分组，无法保证每个分组内部的行按time升序排列，正确做法是在arrange中添加.by_group = TRUE参数，或在排序时同时指定分组变量：arrange(id_specific, time)。
• 排查分组变量的异常值：如果id_specific是字符型变量，检查是否存在大小写差异、首尾空格、不可见字符导致原本应该归为同一组的记录被拆分为多个单条分组，可先做清洗再分组：

final_date = result_data %>%
  mutate(id_specific = stringr::str_squish(id_specific) %>% tolower()) %>% # 清洗分组变量
  arrange(id_specific, time) %>%
  group_by(id_specific)%>%
  mutate(wear = dplyr::lag(some_value, n = 1, default = NA) - some_value)

替代实现方案 #

针对400万行的大数据量场景，也可以使用data.table实现相同逻辑，计算效率更高：

library(data.table)
setDT(result_data)
# 按id_specific分组，组内按time排序后计算损耗
result_data[order(time), wear := shift(some_value, n=1, type = "lag") - some_value, by = id_specific]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者DR15