dplyr의 "누락 된 그룹화 변수 추가"메시지

Question

이전에 잘 돌아가는 스크립트가 있었지만 최근에는 다른 많은 기능이 제대로 작동하지 않는 이상한 문구가 생성되었습니다. 각 사이트의 순위 목록에서 8 위와 23 위를 선택하여 30 년 동안 각 사이트의 1 년 동안 매일 25 번째와 75 번째 백분위 수 값을 찾습니다. 전

library(“dplyr”) 

mydata 

structure(list(station_number = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L), .Label = "01AD002", class = "factor"), 
year = 1981:1984, month = c(1L, 1L, 1L, 1L), day = c(1L, 
1L, 1L, 1L), value = c(113, 8.329999924, 15.60000038, 149 
)), .Names = c("station_number", "year", "month", "day", "value"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -4L))  

    value <- mydata$value 
    qu25 <- mydata %>% 
      group_by(month, day, station_number) %>% 
      arrange(desc(value)) %>% 
      slice(3) %>% 
      select(value) 

나는 한 테이블에 남아있을 것입니다 : - (일반적으로 내 전체 삼십년 데이터 세트에 대한 슬라이스 (3)이 될 것입니다 조각 (23)이 4 개 개의 라인 데이터 세트에 맞게) 다음과 같이 내 접근했다 정렬 기능이 가장 높은 순서에서 가장 낮은 순서로 순서를 매기므로 25 번째 백분위 수를 설명하는 사이트 당 하나의 값입니다. 그룹화 변수가 내 테이블에 분명히 존재로

Adding missing grouping variables: `month`, `day`, `station_number` 

은이 메시지는 나에게 이해가되지 않습니다 : 나는이 줄을 실행할 때, 지금, 나는 메시지가 나타납니다. 또한, 이것은 최근까지도 잘 작동했습니다. 나는 시도했다 :

• 에 달린 것을 빼낸 ("plyr"를 참조) - GROUP_BY 라인에서 직접이 배치
• 제거하고 dplyr을-intstalling 다시,하지만 - 내가 가진 이후로는
• dplyr :: GROUP_BY dplyr 전에로드 이것은 내가 겪고있는 또 다른 문제였습니다

왜 내가이 메시지를 받았을 수 있으며 왜 작동을 멈췄을 수도 있습니다.

도움 주셔서 감사합니다.

업데이트 : 한 사이트에 dput 예제가 추가되었지만, 여러 해 동안 1 월 1 일에 대한 값이 추가되었습니다. 예를 들어 slice (3)가이 작은 하위 집합에 대해 15.6 값을 반환하는 것처럼 위치 값이 그룹화되면 반환되는 것이 좋을 것입니다.

Answer 1

일관성을 위해 그룹화 변수는 더 일찍 정의 될 때 항상 존재해야하므로 select(value)이 실행될 때 추가됩니다. ungroup를 해결해야합니다

qu25 <- mydata %>% 
    group_by(month, day, station_number) %>% 
    arrange(desc(value)) %>% 
    slice(2) %>% 
    ungroup() %>% 
    select(value) 

요청한 결과는 경고없이 :

는

> mydata %>% 
+ group_by(month, day, station_number) %>% 
+ arrange(desc(value)) %>% 
+ slice(2) %>% 
+ ungroup() %>% 
+ select(value) 
# A tibble: 1 x 1 
    value 
    <dbl> 
1 113 

Answer 2

당신은 우연히 최근 dplyr 업데이트 했습니까? 귀하의 dplyr :: arrange 통화가 부정적인 영향을 받았는지 궁금합니다. https://blog.rstudio.org/2016/06/27/dplyr-0-5-0/

Breaking changes arrange() once again ignores grouping, reverting back to the behaviour of dplyr 0.3 and earlier. This makes arrange() inconsistent with other dplyr verbs, but I think this behaviour is generally more useful. Regardless, it’s not going to change again, as more changes will just cause more confusion.