R 当打印为单个字段或列时，列为空，打印整个数据帧时填充

当我使用dplyr创建计数列时，它似乎已正确填充，直到我尝试单独使用计数列为止。 例子： 我创建此数据帧：

V1 <- c("TEST", "test", "tEsT", "tesT", "TesTing", "testing","ME-TESTED", "re tested", "RE testing")
V2 <- c("othertest", "anothertest", "testing", "123", "random stuff", "irrelevant", "tested", "re-test", "tests")
V3 <- c("type1", "type2", "type1", "type2", "type3", "type2", "type2", "type2", "type1")
df <- data.frame(V1, V2, V3)

但是，当我尝试以任何方式使用counts.count列时，结果为空：

> df$counts.count
NULL

dplyr创建的其他列的结果相同。 但数据帧的其余部分似乎正常：

> df$V1
[1] TEST       test       tEsT       tesT       TesTing    testing    ME-TESTED  re tested  RE testing
Levels: ME-TESTED re tested RE testing test tesT tEsT TEST testing TesTing

---

我完全搞不懂为什么打印整个df会给我一个不同的输出，而不仅仅是打印感兴趣的列。我在这里遗漏了什么？

如果您倒带并重新创建数据帧，然后不执行赋值，只将结果打印到屏幕上，您会看到：

df %>% group_by(V3) %>% mutate(count = n())

Source: local data frame [9 x 4]
Groups: V3 [3]

          V1           V2     V3 count
      <fctr>       <fctr> <fctr> <int>
1       TEST    othertest  type1     3
2       test  anothertest  type2     5
3       tEsT      testing  type1     3
4       tesT          123  type2     5
5    TesTing random stuff  type3     1
6    testing   irrelevant  type2     5
7  ME-TESTED       tested  type2     5
8  re tested      re-test  type2     5
9 RE testing        tests  type1     3

df%>%groupby（V3）%>%mutate（count=n（））
来源：本地数据帧[9 x 4]
分组：V3[3]
V1 V2 V3计数
1测试其他测试类型1 3
2测试另一测试类型2 5
3测试类型1 3
4测试123类型2 5
5测试随机材料类型3 1
6测试无关类型2 5
7经ME测试的测试类型2 5
8重新测试重新测试类型2 5
9重新测试类型1 3

如果你现在做这个假设，结构相当混乱，我认为如果V1或V2的唯一值较少，你可能会得到一个信息更丰富的错误：

df$counts <- df %>% group_by(V3) %>% mutate(count = n())
# snipped what you already showed
 str(df)
#-----
'data.frame':   9 obs. of  4 variables:
 $ V1    : Factor w/ 9 levels "ME-TESTED","re tested",..: 7 4 6 5 9 8 1 2 3
 $ V2    : Factor w/ 9 levels "123","anothertest",..: 4 2 8 1 5 3 7 6 9
 $ V3    : Factor w/ 3 levels "type1","type2",..: 1 2 1 2 3 2 2 2 1
 $ counts:Classes ‘grouped_df’, ‘tbl_df’, ‘tbl’ and 'data.frame':   9 obs. of  4 variables:
  ..$ V1   : Factor w/ 9 levels "ME-TESTED","re tested",..: 7 4 6 5 9 8 1 2 3
  ..$ V2   : Factor w/ 9 levels "123","anothertest",..: 4 2 8 1 5 3 7 6 9
  ..$ V3   : Factor w/ 3 levels "type1","type2",..: 1 2 1 2 3 2 2 2 1
  ..$ count: int  3 5 3 5 1 5 5 5 3
  ..- attr(*, "vars")=List of 1
  .. ..$ : symbol V3
  ..- attr(*, "labels")='data.frame':   3 obs. of  1 variable:
  .. ..$ V3: Factor w/ 3 levels "type1","type2",..: 1 2 3
  .. ..- attr(*, "vars")=List of 1
  .. .. ..$ : symbol V3
  .. ..- attr(*, "drop")= logi TRUE
  ..- attr(*, "indices")=List of 3
  .. ..$ : int  0 2 8
  .. ..$ : int  1 3 5 6 7
  .. ..$ : int 4
  ..- attr(*, "drop")= logi TRUE
  ..- attr(*, "group_sizes")= int  3 5 1
  ..- attr(*, "biggest_group_size")= int 5

df$counts%group\u by（V3）%%>%mutate（count=n（））
#剪下你已经展示的东西
str（df）
#-----
“data.frame”：9个obs。共有4个变量：
$V1：系数w/9水平“自我测试”、“重新测试”…：7 4 6 5 9 8 1 2 3
$V2：系数w/9级“123”，“另一个测试”，“4 2 8 1 5 3 7 6 9
$V3：系数w/3级“类型1”、“类型2”、..：1 2 1
$counts:class'grouped_df'、'tbl_df'、'tbl'和'data.frame'：9 obs。共有4个变量：
..$V1：系数w/9水平“自我测试”、“重新测试”..：7 4 6 5 9 8 1 2 3
..$V2：系数w/9水平“123”，“另一个测试”，“4 2 8 1 5 3 7 6 9
..$V3：系数w/3级“类型1”、“类型2”、..：1 2 1
..$count:int 35 35 1 5 5 5 3
..-attr（*，“vars”）=1个列表
.. ..$ : 符号V3
..-attr（*，“labels”）=“data.frame”：3个obs。第1个变量：
.. ..$ V3：系数w/3级“类型1”、“类型2”和……：1 2 3
.. ..- 属性（*，“变量”）=1的列表
.. .. ..$ : 符号V3
.. ..- 属性（*，“删除”）=logi TRUE
..-属性（*，“索引”）=3个列表
.. ..$ : int 0 2 8
.. ..$ : 国际1 3 5 6 7
.. ..$ : int 4
..-attr（*，“drop”）=logi TRUE
..-属性（*，“组大小”）=int 3 5 1
..-属性（*，“最大组大小”）=整数5

---

您看到的格式是R如何显示嵌入在数据帧中的矩阵。类

table

（也许还有

tbl

？）的对象继承自

矩阵

-类。

为什么

df$counts我误解了语法，认为我必须这样做才能创建一个新列。如果它在一个数据帧中创建了一个数据帧，这就可以解释它了，但我仍然不明白为什么当我打印df时它看起来像一个常规列，而当我打印df$counts.count时它会显示为NULL。这就是R打印包含data.frame的列的方式
df %>% group_by(V3) %>% mutate(count = n())

Source: local data frame [9 x 4]
Groups: V3 [3]

          V1           V2     V3 count
      <fctr>       <fctr> <fctr> <int>
1       TEST    othertest  type1     3
2       test  anothertest  type2     5
3       tEsT      testing  type1     3
4       tesT          123  type2     5
5    TesTing random stuff  type3     1
6    testing   irrelevant  type2     5
7  ME-TESTED       tested  type2     5
8  re tested      re-test  type2     5
9 RE testing        tests  type1     3

df$counts <- df %>% group_by(V3) %>% mutate(count = n())
# snipped what you already showed
 str(df)
#-----
'data.frame':   9 obs. of  4 variables:
 $ V1    : Factor w/ 9 levels "ME-TESTED","re tested",..: 7 4 6 5 9 8 1 2 3
 $ V2    : Factor w/ 9 levels "123","anothertest",..: 4 2 8 1 5 3 7 6 9
 $ V3    : Factor w/ 3 levels "type1","type2",..: 1 2 1 2 3 2 2 2 1
 $ counts:Classes ‘grouped_df’, ‘tbl_df’, ‘tbl’ and 'data.frame':   9 obs. of  4 variables:
  ..$ V1   : Factor w/ 9 levels "ME-TESTED","re tested",..: 7 4 6 5 9 8 1 2 3
  ..$ V2   : Factor w/ 9 levels "123","anothertest",..: 4 2 8 1 5 3 7 6 9
  ..$ V3   : Factor w/ 3 levels "type1","type2",..: 1 2 1 2 3 2 2 2 1
  ..$ count: int  3 5 3 5 1 5 5 5 3
  ..- attr(*, "vars")=List of 1
  .. ..$ : symbol V3
  ..- attr(*, "labels")='data.frame':   3 obs. of  1 variable:
  .. ..$ V3: Factor w/ 3 levels "type1","type2",..: 1 2 3
  .. ..- attr(*, "vars")=List of 1
  .. .. ..$ : symbol V3
  .. ..- attr(*, "drop")= logi TRUE
  ..- attr(*, "indices")=List of 3
  .. ..$ : int  0 2 8
  .. ..$ : int  1 3 5 6 7
  .. ..$ : int 4
  ..- attr(*, "drop")= logi TRUE
  ..- attr(*, "group_sizes")= int  3 5 1
  ..- attr(*, "biggest_group_size")= int 5