R 分组依据（）是'；正如我所预料的那样

我尝试使用

bomrang

软件包和

tidyverse来总结一些降雨数据。

我尝试使用

dplyr:：group_by（year）

然后使用

summary

和

mean

来计算年平均降雨量。但我没有得到不同的年平均值，而是在整个数据框架中得到相同的平均值

#加载库
图书馆（博朗）
图书馆（tidyverse）
#获取数据
珀斯%
选择（站号、年份：日、降雨量）%>%
组别(年份)%>%
总结（年平均值=平均值（降雨量，na.rm=真实值））

我希望26年数据中的每一年都有一个

年平均值，因此，例如，1993年
年平均值应为2.032013年，1994年应为2.026849等

相反，我只得到一个值2.002883。我曾尝试每年使用
突变
和
作为.factor
，看看这是否改变了结果，但没有改变。
因此，看看
分组是否有预期效果总是有用的。在你的管道里，你可以走了

perth %>% 
    select(station_number, year:day, rainfall) %>% 
    dplyr::group_by(year) %>% 
    class()

结果是

"bomrang_tbl" "data.frame"

所以它不是一个分组的TIBLE，这通常是通过
dplyr:：group_by
实现的。并不是说调用的
groupby
不是
dplyr
函数。所以我不太清楚这个
bomrang
包（澳大利亚政府气象局），但它似乎创建了自己的类，然后覆盖了
tidyverse
分组

所以你把那门课踢出去了：

perth %>% 
    select(station_number, year:day, rainfall) %>% 
    as_tibble() %>%
    group_by(year) %>% 
    class()

然后你得到

"grouped_df" "tbl_df"     "tbl"        "data.frame"

因此，最终，以下将得出逐年平均值：

perth %>% 
  select(station_number, year:day, rainfall) %>% 
  as_tibble() %>%
  group_by(year) %>%
  summarise(yearly_avg = mean(rainfall, na.rm = TRUE))

你在正确的轨道上。有时包裹会发生冲突，奇怪的事情也会发生。始终检查分组状态，如有必要，请使用
取消分组
 您好，您能在您的问题中发布
dput（head（perth））
的结果吗。这样，我们现在可以看到您的数据是什么样子的。它看起来像一个带有“
bomrang\u tbl
”类的
data.table
。无论如何，
perth%%>%as.data.frame（）%%>%…
对我来说很好。有趣的是，小插曲特别提到“一些返回的对象被归类为bomrang_tbl，它允许分派dplyr方法，例如mutate、filter、select、arrange、slice、rename和group_by，同时保留标题信息”因此，我们的意图是它会起作用。您可能希望将其记录为问题，以供参考。我今天使用
bomrang
时发现了一个单独但相关的问题，因此我在他们的GitHub上记录了两个问题