dplyr resumize: Equivalente a “.drop = FALSE” para manter os grupos com comprimento zero na saída

Ao usar summarisecom plyr's ddplyfunção, categorias vazias são descartados por padrão. Você pode alterar esse comportamento adicionando .drop = FALSE. No entanto, isso não funciona ao usar summarisecom dplyr. Existe outra maneira de manter categorias vazias no resultado?

Aqui está um exemplo com dados falsos.

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

Não é exatamente o que eu esperava. Existe um dplyrmétodo para alcançar o mesmo resultado que .drop=FALSEem plyr?

Já que o dplyr 0.8 group_by ganhou o .dropargumento que faz exatamente o que você pediu:

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

Uma observação adicional para acompanhar a resposta de @Moody_Mudskipper: o uso .drop=FALSEpode fornecer resultados potencialmente inesperados quando uma ou mais variáveis ​​de agrupamento não são codificadas como fatores. Veja os exemplos abaixo:

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)

O problema ainda está aberto, mas enquanto isso, especialmente porque seus dados já estão fatorados, você pode usar completede "tidyr" para obter o que está procurando:

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

Se você quiser que o valor de substituição seja zero, você precisa especificar isso com fill:

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

solução dplyr:

Primeiro faça df agrupado

by_b <- tbl_df(df) %>% group_by(b)

então resumimos os níveis que ocorrem contando com n()

res <- by_b %>% summarise( count_a = n() )

em seguida, mesclamos nossos resultados em um quadro de dados que contém todos os níveis de fator:

expanded_res <- left_join(expand.grid(b = levels(df$b)),res)

finalmente, neste caso, como estamos olhando para contagens, os NAvalores são alterados para 0.

final_counts <- expanded_res[is.na(expanded_res)] <- 0

Isso também pode ser implementado funcionalmente, consulte as respostas: Adicionar linhas aos dados agrupados com dplyr?

Um hack:

Pensei em postar um hack terrível que funciona neste caso por uma questão de interesse. Eu duvido seriamente que você deva realmente fazer isso, mas mostra como group_by()gera os atributos como se df$bfosse um vetor de caracteres e não um fator com níveis. Além disso, não pretendo entender isso corretamente - mas espero que isso me ajude a aprender - esse é o único motivo pelo qual estou postando isso!

by_b <- tbl_df(df) %>% group_by(b)

definir um valor "fora dos limites" que não pode existir no conjunto de dados.

oob_val <- nrow(by_b)+1

modifique os atributos para "truque" summarise():

attr(by_b, "indices")[[3]] <- rep(NA,oob_val)
attr(by_b, "group_sizes")[3] <- 0
attr(by_b, "labels")[3,] <- 3

faça o resumo:

res <- by_b %>% summarise(count_a = n())

indexe e substitua todas as ocorrências de oob_val

res[res == oob_val] <- 0

que dá o pretendido:

> res
Source: local data frame [3 x 2]

b count_a
1 1       6
2 2       6
3 3       0

isso não é exatamente o que foi perguntado na pergunta, mas pelo menos para este exemplo simples, você poderia obter o mesmo resultado usando xtabs, por exemplo:

usando dplyr:

df %>%
  xtabs(formula = ~ b) %>%
  as.data.frame()

ou mais curto:

as.data.frame(xtabs( ~ b, df))

resultado (igual em ambos os casos):

  b Freq
1 1    6
2 2    6
3 3    0