R语言dplyr使用group_by分组不生效，如何按分组统计符合条件的行数

问题原因 #

你当前的代码仅完成了字段筛选、符合条件的行过滤、分组结构声明三个步骤，没有添加汇总计数的逻辑，因此不会输出分组统计结果。

解决代码 #

方案1：衔接你已有的代码逻辑 #

在现有管道末尾添加summarise()和计数函数n()即可得到统计结果：

savanna = df %>%
  select(Species, blooming, Location) %>%
  filter(blooming == "Yes") %>%
  group_by(Location) %>%
  summarise(yes_blooming_num = n())

方案2：更简洁的count()实现 #

可以直接用dplyr内置的count()函数一步完成分组计数，无需单独声明分组：

# 写法1：先过滤再计数
savanna = df %>%
  filter(blooming == "Yes") %>%
  count(Location, name = "yes_blooming_num")

# 写法2：直接用权重参数过滤计数
savanna = df %>%
  count(Location, wt = blooming == "Yes", name = "yes_blooming_num")

可选优化 #

如果你的Location因子存在没有对应“Yes”观测的空水平，可以在计数前添加droplevels()清理无效因子水平，避免结果出现计数值为0的冗余行：

savanna = df %>%
  filter(blooming == "Yes") %>%
  mutate(Location = droplevels(Location)) %>%
  count(Location, name = "yes_blooming_num")

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jose