我正在实验室中验证一种用于计算通过率的函数。这背后的数学非常简单：给定许多通过或未通过的测试，通过的百分比。
数据将作为一列值提供P1（分别为（在第一次测试中通过），F1（在第一次测试中失败）P2或F2（分别在第二次测试中通过或失败）。我在passRate下面编写了函数，以帮助整体计算通过率（第一次和第二次通过），并分别对第一项测试和第二项测试进行计算。
设置验证参数的质量专家给了我通过和未通过计数的列表，我将使用以下test_vector函数将其转换为向量。
一切都很好，直到到达Pass数据框的第三行为止，该行包含来自质量专家的通过/失败计数。而不是返回第二次测试通过率100％，它返回NA ...但仅当我使用时mutate
library(dplyr)
Pass <- structure(list(P1 = c(2L, 0L, 10L),
F1 = c(0L, 2L, 0L),
P2 = c(0L, 3L, 2L),
F2 = c(0L, 2L, 0L),
id = 1:3),
.Names = c("P1", "F1", "P2", "F2", "id"),
class = c("tbl_df", "data.frame"),
row.names = c(NA, -3L))
所以这类似于我所做的事情mutate。
Pass %>%
group_by(id) %>%
mutate(pass_rate = (P1 + P2) / (P1 + P2 + F1 + F2) * 100,
pass_rate1 = P1 / (P1 + F1) * 100,
pass_rate2 = P2 / (P2 + F2) * 100)
Source: local data frame [3 x 8]
Groups: id [3]
P1 F1 P2 F2 id pass_rate pass_rate1 pass_rate2
(int) (int) (int) (int) (int) (dbl) (dbl) (dbl)
1 2 0 0 0 1 100.00000 100 NA
2 0 2 3 2 2 42.85714 0 60
3 10 0 3 1 3 100.00000 100 NA
使用时比较 summarise
Pass %>%
group_by(id) %>%
summarise(pass_rate = (P1 + P2) / (P1 + P2 + F1 + F2) * 100,
pass_rate1 = P1 / (P1 + F1) * 100,
pass_rate2 = P2 / (P2 + F2) * 100)
Source: local data frame [3 x 4]
id pass_rate pass_rate1 pass_rate2
(int) (dbl) (dbl) (dbl)
1 1 100.00000 100 NA
2 2 42.85714 0 60
3 3 100.00000 100 100
我希望这些返回相同的结果。我的猜测是mutate某处有问题，因为它假定n每个组的行都应映射到n结果中的行（在n这里计算时会感到困惑吗？），尽管summarise知道无论它以多少行开头，都将以结尾结尾1。
是否有人对这种行为背后的机制有任何想法？
在我看来，dplyr和之间存在一些干扰plyr。我在另一个不平衡的数据集上也遇到了同样的问题（因此需要分组），正是在第三组中，变异变量错误地是NA！然后，我在家复制了您的示例。首先，之后
library("dplyr", lib.loc="~/R/x86_64-pc-linux-gnu-library/3.2")
我完全得到您的结果。然后，我执行了自己的脚本，该脚本plyr已在其中加载。在警告不加载plyr之后dplyr，第三组中的NA不复存在，您的示例也被正确计算了！这是我所做的（我又添加了一行以查看NA是否仍留在第三组中）：
> Pass <- structure(list(P1 = c(2L, 0L, 10L,8L),
+ F1 = c(0L, 2L, 0L, 4L),
+ P2 = c(0L, 3L, 2L, 2L),
+ F2 = c(0L, 2L, 0L, 1L),
+ id = 1:4),
+ .Names = c("P1", "F1", "P2", "F2", "id"),
+ class = c("tbl_df", "data.frame"),
+ row.names = c(NA, -4L))
> Pass %>%
+ group_by(id) %>%
+ mutate(pass_rate = (P1 + P2) / (P1 + P2 + F1 + F2) * 100,
+ pass_rate1 = P1 / (P1 + F1) * 100,
+ pass_rate2 = P2 / (P2 + F2) * 100)
Source: local data frame [4 x 8]
Groups: id [4]
P1 F1 P2 F2 id pass_rate pass_rate1 pass_rate2
(int) (int) (int) (int) (int) (dbl) (dbl) (dbl)
1 2 0 0 0 1 100.00000 100.00000 NA
2 0 2 3 2 2 42.85714 0.00000 60.00000
3 10 0 2 0 3 100.00000 100.00000 NA
4 8 4 2 1 4 66.66667 66.66667 66.66667
然后我做了：
> library("plyr", lib.loc="~/R/x86_64-pc-linux-gnu-library/3.2")
> Pass %>%
+ group_by(id) %>%
+ mutate(pass_rate = (P1 + P2) / (P1 + P2 + F1 + F2) * 100,
+ pass_rate1 = P1 / (P1 + F1) * 100,
+ pass_rate2 = P2 / (P2 + F2) * 100)
Source: local data frame [4 x 8]
Groups: id [4]
P1 F1 P2 F2 id pass_rate pass_rate1 pass_rate2
(int) (int) (int) (int) (int) (dbl) (dbl) (dbl)
1 2 0 0 0 1 100.00000 100.00000 NaN
2 0 2 3 2 2 42.85714 0.00000 60.00000
3 10 0 2 0 3 100.00000 100.00000 100.00000
4 8 4 2 1 4 66.66667 66.66667 66.66667
我知道这是不是一个令人满意的答案，因为plyr应该不经过加载dplyr，但也许它可以帮助那些是谁需要group_by(id)。或使用plyr::mutate()。然后，您可以dplyr在之后加载plyr：
> Pass %>%
+ group_by(id) %>%
+ plyr::mutate(pass_rate = (P1 + P2) / (P1 + P2 + F1 + F2) * 100,
+ pass_rate1 = P1 / (P1 + F1) * 100,
+ pass_rate2 = P2 / (P2 + F2) * 100)
Source: local data frame [4 x 8]
Groups: id [4]
P1 F1 P2 F2 id pass_rate pass_rate1 pass_rate2
(int) (int) (int) (int) (int) (dbl) (dbl) (dbl)
1 2 0 0 0 1 100.00000 100.00000 NaN
2 0 2 3 2 2 42.85714 0.00000 60.00000
3 10 0 2 0 3 100.00000 100.00000 100.00000
4 8 4 2 1 4 66.66667 66.66667 66.66667
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