COUNTIF äquivalent in dplyr zusammenfassen

Question

Ich habe einen Datenrahmen insgesamt Studenten (Stu) und die Anzahl der Teilnehmer pro Gruppe (ID) die Auflistung, die an einer Tätigkeit (Sub) einnehmen:

 ID Stu Sub 
    (int) (int) (int) 
1 101 80 NA 
2 102 130 NA 
3 103 10 NA 
4 104 210 20 
5 105 180 NA 
6 106 150 NA 

Ich mag würde zu weiß die Anzahl der Gruppen in Größenklassen (> 400> 200> 100> 0), die entweder an einer Aktivität beteiligt sind (Sub> 0) oder nicht (Sub is.na)

output <- structure(list(ID = c(101L, 102L, 103L, 104L, 105L, 106L), 
         Stu = c(80L, 130L, 10L, 210L, 180L, 150L), 
         Sub = c(NA,NA, NA, 20L, NA, NA)), 
        .Names = c("ID", "Stu", "Sub"), 
        class = c("tbl_df", "data.frame"), 
        row.names = c(NA, -6L)) 

temp <- output %>% 
mutate(Stu = ifelse(Stu >= 400, 400, 
     ifelse(Stu >= 200, 200, 
      ifelse(Stu >= 100, 100, 0 
       )))) %>% 
group_by(Stu) %>% 
summarise(entries = length(!is.na(Sub)), 
      noentries = length(is.na(Sub))) 

die Ergebnisse sollten sein:

Stu entries noentries 
    (dbl) (int)  (int) 
1  0  0   2 
2 100  0   3 
3 200  1   0 

Aber ich bekomme:

Stu entries noentries 
    (dbl) (int)  (int) 
1  0  2   2 
2 100  3   3 
3 200  1   1 

Wie kann ich die Länge Funktion im summarise wirken wie ein countIf machen?

Answer 1

summarise erwartet einen einzigen Wert, so sum statt length macht den Job:

output %>% 
    mutate(Stu = ifelse(Stu >= 400, 400, 
         ifelse(Stu >= 200, 200, 
          ifelse(Stu >= 100, 100, 0 
          )))) %>% 
    group_by(Stu) %>% 
    summarise(entries = sum(!is.na(Sub)), 
      noentries = sum(is.na(Sub))) 

Source: local data frame [3 x 3] 

Stu entries noentries 
(dbl) (int)  (int) 
1  0  0   2 
2 100  0   3 
3 200  1   0 

Answer 2

Eine weitere Option Gruppe ist sowohl durch Stu und Sub, sondern das zu tun, müssen wir zunächst die Werte von Sub recode und Stu, um die gewünschten Ausgabegruppen zu finden. Wir verwenden auch cut, anstelle von verschachtelten ifelse, den Wert bricht in Stu einzustellen:

library(reshape2) 

output %>% 
    group_by(Sub=ifelse(is.na(Sub), "No Entries", "Entries"), 
      Stu=cut(Stu, c(0,100,200,400,Inf), labels=c(0,100,200,400))) %>% 
    tally %>% 
    dcast(Stu ~ Sub, fill=0) 

 Stu Entries No Entries 
1  0  0   2 
2 100  0   3 
3 200  1   0 

Answer 3

Nach der gleichen Idee, die von @ eipi10, aber mit count() statt auf die Jagd schneiden group_by() %>% tally() und dass tidyr::spread zeigt nachahmen kann reshape2::dcast:

output %>% 
    count(Sub = ifelse(is.na(Sub), 'No Entries', 'Entires'), 
     Stu = cut(Stu, c(0, 100, 200, 400, +Inf), labels = c(0, 100, 200, 400))) %>% 
    tidyr::spread(Sub, n, fill = 0)