如何使用dplyr将因子水平分组计数结果保存为新变量

问题原因 #

你收到报错是因为count()是dplyr中用于统计数据框/分组整体行数的函数，不支持直接传入逻辑向量作为参数。你的需求是统计每个分组下符合条件的观测数，直接对逻辑向量使用sum()即可：逻辑值TRUE会自动转为1、FALSE转为0，求和结果就是符合条件的行数。
另外注意你需要的是每个a值对应一行的汇总结果，应该用summarise()做聚合，而不是mutate()（后者会保留原数据所有行，给每行重复添加统计值）。

解决方法 #

方法1：手动指定统计列（适合类别少的场景） #

直接在summarise()中对每个类别求和即可：

library(dplyr)
df2 <- df %>%
  group_by(a) %>%
  summarise(
    number_acc = sum(b == "acc"),
    number_rej = sum(b == "rej"),
    number_con = sum(b == "con")
  )

方法2：自动识别所有类别（适合类别多的场景） #

先统计每个a和b的组合计数，再转换为宽表，不需要手动逐个写求和逻辑：

library(dplyr)
library(tidyr)
df2 <- df %>%
  count(a, b, name = "cnt") %>%
  pivot_wider(
    names_from = b,
    values_from = cnt,
    names_prefix = "number_"
  )

两种方法输出的结果都和你期望的格式完全一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Philipp Schulz