R中的groupby和条件summary

我的代码是脏的。 如果条件小于2，则名称=不受欢迎

df <- data.frame(vote=c("A","A","A","B","B","B","B","B","B","C","D"),
           val=c(rep(1,11))
           )

df %>% group_by(vote) %>% summarise(val=sum(val))

df%分组人（投票）%>%总结（val=sum（val））

out
投票瓦尔
1 A 3
2 B 6
3 C 1
4d1

但我需要

  vote    val
  <fct> <dbl>
1 A         3
2 B         6
3 unpopular 2

vote val
1 A 3
2 B 6
3不受欢迎的2

我的想法是

df2 <- df %>% group_by(vote) %>% summarise(val=sum(val))
df2$vote[df2$val < 2] <- "unpop"
df2 %>% group_by....

df2%分组（投票）%>%总结（val=sum（val））
df2$投票[df2$val<2]%分组人。。。。

这不酷

---

你知道有什么很酷和有用的功能吗？

我们可以进行双重分组

library(dplyr)
df %>% 
    group_by(vote) %>% 
    summarise(val=sum(val)) %>%
    group_by(vote = replace(vote, val <2, 'unpop')) %>% 
    summarise(val = sum(val))

---

或者使用猫类产品的

fct\u lump\n

from

library(forcats)
df %>% 
  group_by(vote = fct_lump_n(vote, 2, other_level = "unpop")) %>%
  summarise(val = sum(val))
# A tibble: 3 x 2
#  vote    val
#  <fct> <dbl>
#1 A         3
#2 B         6
#3 unpop     2

我们可以进行双重分组

library(dplyr)
df %>% 
    group_by(vote) %>% 
    summarise(val=sum(val)) %>%
    group_by(vote = replace(vote, val <2, 'unpop')) %>% 
    summarise(val = sum(val))


或者使用猫类产品的
fct\u lump\n
from

library(forcats)
df %>% 
  group_by(vote = fct_lump_n(vote, 2, other_level = "unpop")) %>%
  summarise(val = sum(val))
# A tibble: 3 x 2
#  vote    val
#  <fct> <dbl>
#1 A         3
#2 B         6
#3 unpop     2

如果您想根据基本R中
val
的
sum
进行
投票，您可以这样做：

aggregate(val~vote, transform(aggregate(val~vote, df, sum), 
          vote = replace(vote, val < 2, 'unpop')), sum)

#   vote val
#1     A   3
#2     B   6
#3 unpop   2

aggregate（val~vote，transform）（聚合（val~vote，df，sum），
投票=替换（投票，val<2，'unpop'）、总和）
#投票瓦尔
#1 A 3
#2 B 6
#3联索政治处2
如果您想根据
val
的
sum
在基数R中进行
投票
，您可以这样做：

aggregate(val~vote, transform(aggregate(val~vote, df, sum), 
          vote = replace(vote, val < 2, 'unpop')), sum)

#   vote val
#1     A   3
#2     B   6
#3 unpop   2

aggregate（val~vote，transform）（聚合（val~vote，df，sum），
投票=替换（投票，val<2，'unpop'）、总和）
#投票瓦尔
#1 A 3
#2 B 6
#3联索政治处2

aggregate(val~vote, transform(aggregate(val~vote, df, sum), 
          vote = replace(vote, val < 2, 'unpop')), sum)

#   vote val
#1     A   3
#2     B   6
#3 unpop   2