dplyr :: GROUP_BY이

Question

그룹을 해제 변수 나 데이터베이스 (user_reg) 고객의 정보 (customer_id)를 포함하는이 잎, 자신의 등록일 (reg_date2)과 주문 날짜 (order_date2, 고객 당 자주> 1).

나는 첫 번째 순서가 발생한 경우) 일을 알고 싶어하고 2) 독특한 user_id, reg_date2 및 first_order와 tbl와 끝까지.

user_reg %>% select(user_id, reg_date2, order_date2) %>% 
    group_by(user_id) %>% 
    mutate(first_order=min(order_date2)) %>% 
    select(user_id, reg_date2, first_order) %>% 
    arrange(user_id) %>% 
    group_by(user_id) 

아래의 코드를 실행 한 후 나는 아직도 user_id 당 여러 행을 얻을.

user_id reg_date2 first_order 
    <int>  <date>  <date> 
1  -1 2015-11-03 2015-11-25 
2  1 2013-10-24 2014-10-11 
3  1 2013-10-24 2014-10-11 
4  1 2013-10-24 2014-10-11 
5  1 2013-10-24 2014-10-11 
6  1 2013-10-24 2014-10-11 

어떤 문제를 해결할 수 있습니까?

Answer 1

mutate 함수는 기존 데이터 집합에 변수를 추가하므로 항상 시작한 행의 수와 함께 끝납니다.

distinct 함수를 추가하여 id 당 고유 한 행 하나만 유지할 수 있습니다. 다른 모든 변수를 유지하려면 .keep_all 인수가 필요합니다. 이것은 다른 변수를 삭제 되더라도 ID 당 하나의 행에 많은 행에서가는

... %>% 
    group_by(user_id) %>% 
    mutate(first_order = min(order_date2)) %>% 
    distinct(first_order, .keep_all = TRUE) 

는 종종 summarise입니다. 실제 사용 사례가 단순하면 reg_date2이 user_id마다 고유 한 것으로 보이는 추가 변수를 그룹화 변수로 포함 할 수 있습니다.

... %>% 
    group_by(user_id, reg_date2) %>% 
    summarise(first_order = min(order_date2)) 

또는 (하지만 더 입력 포함), reg_date2을 유지하는 summarise에 포함하여 수행 할 수 있습니다 :

... %>% 
group_by(user_id) %>% 
    summarise(reg_date2 = unique(reg_date2), 
       first_order = min(order_date2))