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在过滤掉R中dplyr中的组后,如何返回非聚合数据?

在过滤掉R中dplyr中的组后,可以使用ungroup()函数来返回非聚合数据。

ungroup()函数用于取消数据框中的分组操作,将数据恢复为非聚合状态。在dplyr中,当使用group_by()函数对数据进行分组后,可以使用ungroup()函数来取消分组,返回非聚合数据。

以下是一个示例代码:

代码语言:txt
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library(dplyr)

# 创建一个数据框
data <- data.frame(
  group = c("A", "A", "B", "B"),
  value = c(1, 2, 3, 4)
)

# 对数据进行分组
grouped_data <- data %>%
  group_by(group)

# 过滤掉组后返回非聚合数据
ungrouped_data <- grouped_data %>%
  ungroup()

# 输出非聚合数据
print(ungrouped_data)

输出结果如下:

代码语言:txt
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# A tibble: 4 x 2
  group value
  <chr> <dbl>
1 A         1
2 A         2
3 B         3
4 B         4

在这个例子中,首先创建了一个包含两列的数据框,然后使用group_by()函数对数据进行分组。接着使用ungroup()函数取消分组,将数据恢复为非聚合状态。最后输出非聚合数据。

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