当使用和plyr的ddple函数时，默认情况下会删除空类别。您可以通过添加. drop=FALSE来更改此行为。但是，在使用和dplyr的摘要时，这不起作用。有没有其他方法可以在结果中保留空类别？
这是一个假数据的例子。
library(dplyr)
df = data.frame(a=rep(1:3,4), b=rep(1:2,6))
# Now add an extra level to df$b that has no corresponding value in df$a
df$b = factor(df$b, levels=1:3)
# Summarise with plyr, keeping categories with a count of zero
plyr::ddply(df, "b", summarise, count_a=length(a), .drop=FALSE)
b count_a
1 1 6
2 2 6
3 3 0
# Now try it with dplyr
df %.%
group_by(b) %.%
summarise(count_a=length(a), .drop=FALSE)
b count_a .drop
1 1 6 FALSE
2 2 6 FALSE
不完全是我所希望的。是否有dplyr方法可以在plyr中实现与. drop=FALSE相同的结果？
这个问题仍然悬而未决，但与此同时，特别是因为您的数据已经被分解，您可以使用“tidyr”中的完成来获取您可能正在寻找的内容：
library(tidyr)
df %>%
group_by(b) %>%
summarise(count_a=length(a)) %>%
complete(b)
# Source: local data frame [3 x 2]
#
# b count_a
# (fctr) (int)
# 1 1 6
# 2 2 6
# 3 3 NA
如果您希望替换值为零，则需要使用填充指定：
df %>%
group_by(b) %>%
summarise(count_a=length(a)) %>%
complete(b, fill = list(count_a = 0))
# Source: local data frame [3 x 2]
#
# b count_a
# (fctr) (dbl)
# 1 1 6
# 2 2 6
# 3 3 0
由于dplyr 0.8group_by获得了. drop参数，该参数符合您的要求：
df = data.frame(a=rep(1:3,4), b=rep(1:2,6))
df$b = factor(df$b, levels=1:3)
df %>%
group_by(b, .drop=FALSE) %>%
summarise(count_a=length(a))
#> # A tibble: 3 x 2
#> b count_a
#> <fct> <int>
#> 1 1 6
#> 2 2 6
#> 3 3 0
@Moody_Mudskipper的回答还有一个额外的注意事项：当一个或多个分组变量没有被编码为因子时，使用. drop=FALSE可能会给出意想不到的结果。请参阅下面的示例：
library(dplyr)
data(iris)
# Add an additional level to Species
iris$Species = factor(iris$Species, levels=c(levels(iris$Species), "empty_level"))
# Species is a factor and empty groups are included in the output
iris %>% group_by(Species, .drop=FALSE) %>% tally
#> Species n
#> 1 setosa 50
#> 2 versicolor 50
#> 3 virginica 50
#> 4 empty_level 0
# Add character column
iris$group2 = c(rep(c("A","B"), 50), rep(c("B","C"), each=25))
# Empty groups involving combinations of Species and group2 are not included in output
iris %>% group_by(Species, group2, .drop=FALSE) %>% tally
#> Species group2 n
#> 1 setosa A 25
#> 2 setosa B 25
#> 3 versicolor A 25
#> 4 versicolor B 25
#> 5 virginica B 25
#> 6 virginica C 25
#> 7 empty_level <NA> 0
# Turn group2 into a factor
iris$group2 = factor(iris$group2)
# Now all possible combinations of Species and group2 are included in the output,
# whether present in the data or not
iris %>% group_by(Species, group2, .drop=FALSE) %>% tally
#> Species group2 n
#> 1 setosa A 25
#> 2 setosa B 25
#> 3 setosa C 0
#> 4 versicolor A 25
#> 5 versicolor B 25
#> 6 versicolor C 0
#> 7 virginica A 0
#> 8 virginica B 25
#> 9 virginica C 25
#> 10 empty_level A 0
#> 11 empty_level B 0
#> 12 empty_level C 0
Created on 2019-03-13 by the reprex package (v0.2.1)
首先使分组df
by_b <- tbl_df(df) %>% group_by(b)
然后我们通过使用n（）计数来总结那些发生的级别
res <- by_b %>% summarise( count_a = n() )
然后我们将结果合并到包含所有因子级别的数据框中：
expanded_res <- left_join(expand.grid(b = levels(df$b)),res)
最后，在这种情况下，由于我们正在查看计数，因此NA值更改为0。
final_counts <- expanded_res[is.na(expanded_res)] <- 0
这也可以在功能上实现，参见答案：使用dplyr向分组数据添加行？
我想我会发布一个可怕的黑客，在这种情况下为了兴趣的缘故。我严重怀疑你应该真的这样做，但它显示了group_by（）是如何生成属性的，就好像df$b是一个字符向量，而不是一个有级别的因素。此外，我不假装正确理解这一点——但我希望这有助于我学习——这是我发布它的唯一原因！
by_b <- tbl_df(df) %>% group_by(b)
定义数据集中不存在的“越界”值。
oob_val <- nrow(by_b)+1
将属性修改为“技巧”总结（）：
attr(by_b, "indices")[[3]] <- rep(NA,oob_val)
attr(by_b, "group_sizes")[3] <- 0
attr(by_b, "labels")[3,] <- 3
做总结：
res <- by_b %>% summarise(count_a = n())
索引和替换所有发生的oob_val
res[res == oob_val] <- 0
它给出了预期的：
> res
Source: local data frame [3 x 2]
b count_a
1 1 6
2 2 6
3 3 0
