dplyr: Rohre im Inneren zusammenfassen der nach group_by

Question

Ich habe diese data.frame:

df_test = structure(list(`MAE %` = c(-0.0647202646339709, -0.126867775585001, 
-1.81159420289855, -1.03092783505155, -2.0375491194877, -0.160783192796913, 
-0.585827216261999, -0.052988554472234, -0.703351261894911, -0.902996305924203, 
-0.767676767676768, -0.0101091791346543, -0.0134480903711673, 
-0.229357798165138, -0.176407935028625, -0.627062706270627, -1.75706139769261, 
-1.23024009524439, -0.257391763463569, -0.878347259688137, -0.123613523987705, 
-1.65711947626841, -2.11718534838887, -0.256285931980328, -1.87152777777778, 
-0.0552333609500138, -0.943983402489627, -0.541095890410959, 
-0.118607409474639, -0.840453845076341), Profit = c(7260, 2160, 
-7080, 3600, -8700, 6300, -540, 10680, -1880, -3560, -720, 5400, 
5280, 1800, 11040, -240, -2320, 2520, 10300, -2520, 8400, -9240, 
-5190, 7350, -6790, 3600, -3240, 8640, 7150, -2400)), .Names = c("MAE %", 
"Profit"), row.names = c(NA, 30L), class = "data.frame") 

Jetzt möchte ich einige zusammenfassende Statistiken wie:

df_test %>% 
    group_by(win.g = Profit > 0) %>% 
    summarise(GroupCnt = n(), 
       TopMAE = filter(`MAE %` > -1) %>% sum(Profit), 
       BottomMAE = filter(`MAE %` <= -1) %>% sum(Profit)) 

So wir Gruppendaten, wenn Profit> 0 oder < = 0. Dann möchte ich sum() von Profit für Zeilen mit MAE% < = -1 und für MAE%> -1. Gruppierung muss für TopMAE, BottomMAE Berechnung verwendet werden.

Erwartetes Ergebnis ist wie:

# win.g CroupCnt TopMAE BottomMAE 
#1 FALSE  14 -15100 -39320 
#2 TRUE  16 95360  6120 

Aber mein R-Code arbeitet nicht. Ich habe einen Fehler:

Error: no applicable method for 'filter_' applied to an object of class "logical"

ich meinen Code geändert haben nach Fehler:

df_test %>% 
    group_by(win.g = Profit > 0) %>% 
    summarise(UnderStop = n(), 
       TopMAE = filter(., `MAE %` > -1) %>% sum(Profit), 
       BottomMAE = filter(., `MAE %` <= -1) %>% sum(Profit)) 

Aber das Ergebnis ist keine. Ich habe einen Fehler wieder:

Error: incorrect length (14), expecting: 16

Ich versuchte Gruppierung Verhalten zu verstehen und wie Rohrleitungen verwenden innen zusammenfassen nach dem Gruppieren, aber ich habe nicht den Erfolg. Verbringe den ganzen Tag damit.

WIE kann ich meine erwartete Ergebnistabelle erhalten? Bitte helfen Sie mir zu verstehen, dplyr Logik beim Gruppieren und Berechnen einiger Funktionen in diesen Gruppen.

Answer 1

Ist das wonach Sie suchen? (Fragen nur, weil ich unterschiedliche Ergebnisse thatn Ihre Ausgabe zu erhalten),

df_test %>% 
     group_by(win.g = Profit > 0) %>% 
     summarise(CroupCnt = n(), TopMAE = sum(Profit[`MAE %` > -1]), 
           BottomMAE = sum(Profit[`MAE %` <= -1])) 

#Source: local data frame [2 x 4] 

# win.g CroupCnt TopMAE BottomMAE 
# (lgl) (int) (dbl)  (dbl) 
#1 FALSE  14 -15100 -39320 
#2 TRUE  16 95360  6120 

Answer 2

Persönlich bevorzuge ich ein Problem wie dieses mit der Anerkennung arbeiten, die Sie gruppiert Operationen auf zwei Dimensionen durchführen, aber Ihr Code verwendet man nur Abmessungen. Hier ist ein Beispiel, das dieselbe Arbeit über zwei Dimensionen ausführt. Es ist ein bisschen mehr Code als @Sotos zur Verfügung gestellt, aber bietet das gleiche Ergebnis, das er bekam.

library(dplyr) 
library(tidyr) 

df_test %>% 
    #* Group on two dimensions 
    group_by(win.g = Profit > 0, 
      top = ifelse(`MAE %` > -1, "TopMAE", "BottomMAE")) %>% 
    summarise(GroupCnt = n(), 
      SumProfit = sum(Profit)) %>% 
    ungroup() %>% 

    #* Collapse the GroupCnt 
    group_by(win.g) %>% 
    mutate(GroupCnt = sum(GroupCnt)) %>% 
    ungroup() %>% 

    #* From long to wide 
    spread(top, SumProfit)