Как мне отделить эти явно связанные столбцы?

Question

Сталкивается с чем-то странным, когда я пытаюсь использовать команду выбора dplyr, чтобы уменьшить количество столбцов, которые у меня есть.Я называю три столбца, но продолжаю получать 4. Помимо цепочки воспоминаний о «Звездном пути», я нахожу это поведение странным и не знаю, как его обойти.Кроме того, почему это происходит?

Вот мой фрейм данных, выражающий количество вхождений в каждый блок времени за день.Это также довольно многословно только для 6 строк данных.

library(dplyr)
library(tidyr)
test <- structure(list(Day = c("Dec 10", "Dec 10", "Dec 10", "Dec 10", 
"Dec 11", "Dec 11"), Number = c(10L, 10L, 10L, 10L, 11L, 11L), 
    time = c("08:30", "12:00", "15:30", "19:00", "08:30", "12:00"
    ), Start = structure(c(1544430600, 1544443200, 1544455800, 
    1544468400, 1544517000, 1544529600), class = c("POSIXct", 
    "POSIXt"), tzone = "UTC"), n = c(29L, 74L, 20L, 26L, 29L, 
    32L)), class = c("grouped_df", "tbl_df", "tbl", "data.frame"
), row.names = c(NA, -6L), vars = c("Day", "Number", "time"), drop = TRUE, indices = list(
    0L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L), group_sizes = c(1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L), biggest_group_size = 1L, labels = structure(list(Day = c("Dec 10", 
"Dec 10", "Dec 10", "Dec 10", "Dec 11", "Dec 11"), Number = c(10L, 
10L, 10L, 10L, 11L, 11L), time = c("08:30", "12:00", "15:30", 
"19:00", "08:30", "12:00")), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-6L), vars = c("Day", "Number", "time"), drop = TRUE, indices = list(
    0L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 
    14L, 15L, 16L, 17L, 18L, 19L, 20L, 21L, 22L, 23L, 24L, 25L, 
    26L, 27L, 28L, 29L, 30L, 31L, 32L, 33L, 34L, 35L, 36L, 37L, 
    38L, 39L, 40L, 41L, 42L, 43L, 44L, 45L, 46L, 47L, 48L, 49L, 
    50L, 51L, 52L), group_sizes = c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), biggest_group_size = 1L, labels = structure(list(
    Day = c("Dec 10", "Dec 10", "Dec 10", "Dec 10", "Dec 11", 
    "Dec 11", "Dec 11", "Dec 11", "Dec 12", "Dec 12", "Dec 12", 
    "Dec 12", "Dec 13", "Dec 13", "Dec 13", "Dec 13", "Dec 14", 
    "Dec 14", "Dec 14", "Dec 14", "Dec 15", "Dec 15", "Dec 15", 
    "Dec 17", "Dec 17", "Dec 17", "Dec 17", "Dec 18", "Dec 18", 
    "Dec 18", "Dec 18", "Dec 19", "Dec 19", "Dec 19", "Dec 4", 
    "Dec 4", "Dec 4", "Dec 4", "Dec 5", "Dec 5", "Dec 5", "Dec 5", 
    "Dec 6", "Dec 6", "Dec 6", "Dec 6", "Dec 7", "Dec 7", "Dec 7", 
    "Dec 7", "Dec 8", "Dec 8", "Dec 8"), Number = c(10L, 10L, 
    10L, 10L, 11L, 11L, 11L, 11L, 12L, 12L, 12L, 12L, 13L, 13L, 
    13L, 13L, 14L, 14L, 14L, 14L, 15L, 15L, 15L, 17L, 17L, 17L, 
    17L, 18L, 18L, 18L, 18L, 19L, 19L, 19L, 4L, 4L, 4L, 4L, 5L, 
    5L, 5L, 5L, 6L, 6L, 6L, 6L, 7L, 7L, 7L, 7L, 8L, 8L, 8L), 
    time = c("08:30", "12:00", "15:30", "19:00", "08:30", "12:00", 
    "15:30", "19:00", "08:30", "12:00", "15:30", "19:00", "08:30", 
    "12:00", "15:30", "19:00", "08:30", "12:00", "15:30", "19:00", 
    "08:30", "12:00", "15:30", "08:30", "12:00", "15:30", "19:00", 
    "08:30", "12:00", "15:30", "19:00", "08:30", "12:00", "15:30", 
    "08:30", "12:00", "15:30", "19:00", "08:30", "12:00", "15:30", 
    "19:00", "08:30", "12:00", "15:30", "19:00", "08:30", "12:00", 
    "15:30", "19:00", "08:30", "12:00", "15:30")), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-53L), vars = c("Day", "Number", "time"), drop = TRUE)))

Вы можете видеть в выводе, что есть только 3 перечисленные переменные, но странным образом показывает больше.И когда я выбираю для определенных переменных или вычитаю другие, это не сработает.

test %>% 
  select(Day, time, n)

Answer 1

Тиббл должен быть разгруппирован перед выбором переменных, как описано здесь Сообщение «Добавление отсутствующих переменных группировки» в dplyr в R :

Без разгруппировки:

test %>% 
  select(Day, time, n)

> test %>% 
+   select(Day, time, n)
Adding missing grouping variables: `Number`
# A tibble: 6 x 4
# Groups:   Day, Number, time [6]
  Number Day    time      n
   <int> <chr>  <chr> <int>
1     10 Dec 10 08:30    29
2     10 Dec 10 12:00    74
3     10 Dec 10 15:30    20
4     10 Dec 10 19:00    26
5     11 Dec 11 08:30    29
6     11 Dec 11 12:00    32

С разгруппировкой

test %>% 
  ungroup() %>%
  select(Day, time, n)

> test %>% 
+   ungroup() %>%
+   select(Day, time, n)
# A tibble: 6 x 3
  Day    time      n
  <chr>  <chr> <int>
1 Dec 10 08:30    29
2 Dec 10 12:00    74
3 Dec 10 15:30    20
4 Dec 10 19:00    26
5 Dec 11 08:30    29
6 Dec 11 12:00    32

Answer 2

Разгруппировка датафрейма исправляет все это.