关于dplyr包的两个非常基本的问题 让我们考虑菱形< /代码>数据。我想计算两件事：

（1） 切割平均值==理想值

（2） 有多少钻石比10000贵$

我目前的工作

library(dplyr)
data(diamonds)<-data(diamonds)
#First problem 
diamonds %>%
group_by(cut) %>%
summarize(Mean = mean(carat, na.rm=TRUE)
  cut        Mean
  <ord>     <dbl>
1 Fair      1.05 
2 Good      0.849
3 Very Good 0.806
4 Premium   0.892
5 Ideal     0.703

#Second problem 
diamonds %>% 
summarize(sum(price> 6)) 
  `sum(price > 6)`
         <int>
 1            53940

库（dplyr）
数据（钻石）%
分组依据（切割）%>%
汇总（平均值=平均值（克拉，不适用，rm=真）
平均值
1公平1.05
2良好0.849
3非常好0.806
4溢价0.892
5理想值0.703
#第二个问题
钻石%>%
汇总（总额（价格>6））
`金额（价格>6）`
1            53940

你能告诉我两件事吗

（1） 我怎样才能从第一个函数中提取出理想的特征呢？我试着用基本的R函数来实现，但没有成功

---

（2） 你能检查一下我在第二个问题中的值是否有效吗？我是说我在互联网上找到了它，但我发现它非常不直观，

sum（）

函数计算你的观察值。谢谢！

第一个问题你可以将过滤器（cut==“理想”）添加到管道中（见Daniels评论）

第二，价格超过10000美元的钻石：

library(dplyr)
library(ggplot2)

diamonds %>%group_by(cut) %>%
  summarize(Mean = mean(carat, na.rm=TRUE)) %>% filter(cut=="Ideal")
       

# diamonds priced over 10000:      

diamonds %>% filter(price > 10000) %>% tally()
## equivalent to:
diamonds %>% filter(price> 10000) %>% summarise(count=n())
## equivalent to:
nrow(diamonds[which(diamonds$price >  10000),])

---

对于第一个问题，您只需要

%%>%filter（cut='Ideal'）

。第二个问题可以，但您也可以使用

filter（price>6）%%>%summary（count=n（））

。求和有效，因为任何逻辑真/假值都等效于1/0值，所以您可以使用表达式为真的所有1的和。