使用tidyverse函数复制Reforme2聚合的整洁方式

我理解，

tidyr

所做的事情少于

reformea2

：

tidyr

从不聚合

从更好地遵循tidyverse理念的意义上讲，是否有一种“正确”的方法来复制2的聚合

我通常把几个dplyr动词和一个tidyr动词结合起来。即：

复制

dcast(mtcars, gear~cyl, value.var = "disp", sum)

  gear     4     6      8
1    3 120.1 483.0 4291.4
2    4 821.0 655.2    0.0
3    5 215.4 145.0  652.0

能行

mtcars %>% 
    group_by(gear, cyl) %>% 
    summarise(disp = sum(disp)) %>% 
    spread(cyl, disp)

Source: local data frame [3 x 4]
Groups: gear [3]

   gear   `4`   `6`    `8`
* <dbl> <dbl> <dbl>  <dbl>
1     3 120.1 483.0 4291.4
2     4 821.0 655.2     NA
3     5 215.4 145.0  652.0

mtcars%>%
组别（档位，气缸）%>%
汇总（显示=总和（显示））%>%
排列（气缸，显示）
来源：本地数据帧[3 x 4]
组别:gear[3]
档位'4``6``8`
*     
1     3 120.1 483.0 4291.4
2 4 821.0 655.2 NA
3     5 215.4 145.0  652.0

---

我很欣赏任何关于这是否是一个最佳解决方案的见解，如果不是，什么更好以及为什么

我会冒险猜测，它与一次一步的向前管道策略更有效，您可以将其缩短为

mtcars%%>%count（cyl，gear，wt=disp）%%>%spread（cyl，n）

，但基本上就是这样。这里没有什么问题。有很多方法可以剥猫皮。无论你是用

重塑2

、

tidyverse

还是在base中，都没有更好的客观效果。我同意有很多方法可以剥我们的猫（或我们的数据）的皮，但当tidyr失去聚合功能时，tidyverse中应该用什么来取代它呢？@HAVB我认为你这样做的方式很好。我认为“tidyverse方式”是在大部分时间使用dplyr的聚合工具以长格式处理数据，然后在最后传播以供展示。但这可能太宽泛了，无法得到好的答案。