Требует ли dplyr `is_grouped_df ()` на самом деле рамки даты (против таблицы данных, tibble и т. Д. c.)? - PullRequest
Новая
       103

Требует ли dplyr `is_grouped_df ()` на самом деле рамки даты (против таблицы данных, tibble и т. Д. c.)?

0 голосов
/ 04 мая 2020

Требует ли функция dplyr is_grouped_df(), чтобы входные данные были в виде рамки даты (против таблицы данных, таблицы и т. Д. c.)? Если он не требует фрейма данных, почему он не называется is_grouped вместо is_grouped_df?

# 1 - mtcars с несколькими классами 

mtcars %>% group_by(cyl) %>% is_grouped_df()
#> [1] TRUE

mtcars %>% group_by(cyl) %>% class()
#> [1] "grouped_df" "tbl_df"     "tbl"        "data.frame"

Я могу сгруппировать набор данных mtcars для нескольких классов и подтвердить с помощью функции is_grouped_df(), что набор данных сгруппирован.

# 2 - mtcars как тиббл 

mtcars %>% group_by(cyl) %>% as_tibble() %>% is_grouped_df()
#> [1] FALSE

mtcars %>% group_by(cyl) %>% as_tibble() %>% class()
#> [1] "tbl_df"     "tbl"        "data.frame"

Я могу попытайтесь заставить mtcars быть тибблом и заметьте, что когда я проверяю, является ли это is_grouped_df, я получаю ЛОЖЬ в качестве ответа. Хотя, похоже, это не так. Я никогда не вызывал функцию ungroup() в моей трубе после группировки. Почему FALSE?

# 3 - mtcars как фрейм данных (попытка вернуться к # 1) 

mtcars %>% group_by(cyl) %>% as_tibble() %>% as.data.frame() %>% is_grouped_df()
#> [1] FALSE

mtcars %>% group_by(cyl) %>% as_tibble() %>% as.data.frame() %>% class()
#> [1] "data.frame"

Я могу попытаться сделать mtcars фреймом данных и обратите внимание, что когда я проверяю, является ли это is_grouped_df, я получаю ЛОЖЬ в качестве ответа. Хотя, похоже, это не так. Я никогда не вызывал функцию ungroup() в моей трубе после группировки. Почему ЛОЖЬ?

А теперь я возвращаюсь к исходному вопросу: " Требует ли функция dplyr is_grouped_df (), чтобы входные данные были в виде рамки даты (против таблицы данных, tibble, и др c.) ». И почему все несоответствия в моих трех примерах выше?

1 Ответ

1 голос
/ 04 мая 2020

Как только вы добавите функции as_tibble или as.data.frame, группы, созданные с помощью функции group_by, будут удалены.

Вы не можете создавать группы во фрейме данных. Фрейм данных преобразуется в тиббл, как только вы используете group_by

class(mtcars)
[1] "data.frame"

mtcars %>% 
    group_by(cyl) %>% 
    class()
[1] "grouped_df" "tbl_df"     "tbl"        "data.frame"

. Вы можете увидеть, как фрейм данных преобразуется в тиббл, используя group_by

mtcars %>% 
    group_by(cyl)
# A tibble: 32 x 11
# Groups:   cyl [3]
     mpg   cyl  disp    hp  drat    wt  qsec    vs    am  gear  carb
   <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
 1  21       6  160    110  3.9   2.62  16.5     0     1     4     4
 2  21       6  160    110  3.9   2.88  17.0     0     1     4     4
 3  22.8     4  108     93  3.85  2.32  18.6     1     1     4     1
 4  21.4     6  258    110  3.08  3.22  19.4     1     0     3     1
 5  18.7     8  360    175  3.15  3.44  17.0     0     0     3     2
 6  18.1     6  225    105  2.76  3.46  20.2     1     0     3     1
 7  14.3     8  360    245  3.21  3.57  15.8     0     0     3     4
 8  24.4     4  147.    62  3.69  3.19  20       1     0     4     2
 9  22.8     4  141.    95  3.92  3.15  22.9     1     0     4     2
10  19.2     6  168.   123  3.92  3.44  18.3     1     0     4     4
# ... with 22 more rows

Но как только вы снова позвоните as_tibble, группы исчезнут. 

mtcars %>% 
    group_by(cyl) %>% 
    as_tibble()
# A tibble: 32 x 11
     mpg   cyl  disp    hp  drat    wt  qsec    vs    am  gear  carb
   <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
 1  21       6  160    110  3.9   2.62  16.5     0     1     4     4
 2  21       6  160    110  3.9   2.88  17.0     0     1     4     4
 3  22.8     4  108     93  3.85  2.32  18.6     1     1     4     1
 4  21.4     6  258    110  3.08  3.22  19.4     1     0     3     1
 5  18.7     8  360    175  3.15  3.44  17.0     0     0     3     2
 6  18.1     6  225    105  2.76  3.46  20.2     1     0     3     1
 7  14.3     8  360    245  3.21  3.57  15.8     0     0     3     4
 8  24.4     4  147.    62  3.69  3.19  20       1     0     4     2
 9  22.8     4  141.    95  3.92  3.15  22.9     1     0     4     2
10  19.2     6  168.   123  3.92  3.44  18.3     1     0     4     4
# ... with 22 more rows

То же самое произойдет, если вы позвоните as.data.frame после использования group_by

mtcars %>% 
    group_by(cyl) %>% 
    as.data.frame()
    mpg cyl  disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
1  21.0   6 160.0 110 3.90 2.620 16.46  0  1    4    4
2  21.0   6 160.0 110 3.90 2.875 17.02  0  1    4    4
3  22.8   4 108.0  93 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1
4  21.4   6 258.0 110 3.08 3.215 19.44  1  0    3    1
5  18.7   8 360.0 175 3.15 3.440 17.02  0  0    3    2
6  18.1   6 225.0 105 2.76 3.460 20.22  1  0    3    1
7  14.3   8 360.0 245 3.21 3.570 15.84  0  0    3    4
8  24.4   4 146.7  62 3.69 3.190 20.00  1  0    4    2
9  22.8   4 140.8  95 3.92 3.150 22.90  1  0    4    2
10 19.2   6 167.6 123 3.92 3.440 18.30  1  0    4    4
11 17.8   6 167.6 123 3.92 3.440 18.90  1  0    4    4
12 16.4   8 275.8 180 3.07 4.070 17.40  0  0    3    3
13 17.3   8 275.8 180 3.07 3.730 17.60  0  0    3    3
14 15.2   8 275.8 180 3.07 3.780 18.00  0  0    3    3
15 10.4   8 472.0 205 2.93 5.250 17.98  0  0    3    4
16 10.4   8 460.0 215 3.00 5.424 17.82  0  0    3    4
17 14.7   8 440.0 230 3.23 5.345 17.42  0  0    3    4
18 32.4   4  78.7  66 4.08 2.200 19.47  1  1    4    1
19 30.4   4  75.7  52 4.93 1.615 18.52  1  1    4    2
20 33.9   4  71.1  65 4.22 1.835 19.90  1  1    4    1
21 21.5   4 120.1  97 3.70 2.465 20.01  1  0    3    1
22 15.5   8 318.0 150 2.76 3.520 16.87  0  0    3    2
23 15.2   8 304.0 150 3.15 3.435 17.30  0  0    3    2
24 13.3   8 350.0 245 3.73 3.840 15.41  0  0    3    4
25 19.2   8 400.0 175 3.08 3.845 17.05  0  0    3    2
26 27.3   4  79.0  66 4.08 1.935 18.90  1  1    4    1
27 26.0   4 120.3  91 4.43 2.140 16.70  0  1    5    2
28 30.4   4  95.1 113 3.77 1.513 16.90  1  1    5    2
29 15.8   8 351.0 264 4.22 3.170 14.50  0  1    5    4
30 19.7   6 145.0 175 3.62 2.770 15.50  0  1    5    6
31 15.0   8 301.0 335 3.54 3.570 14.60  0  1    5    8
32 21.4   4 121.0 109 4.11 2.780 18.60  1  1    4    2

Так что в основном is_grouped_df работает как задумано, обнаруживая только тиблы, в которых есть группы. В этом случае важно отметить, что as_tibble будет эффективно сбрасывать группы, которые уже были созданы, поэтому в конечном итоге он будет действовать как ungroup, если вызывается на тибле.

...