dplyr是一个在R语言中用于数据处理和操作的包。它提供了一组简洁且一致的函数，可以对数据进行筛选、排序、汇总、变换和连接等操作。在dplyr中，变异嵌套组是一种常见的数据处理操作，用于对数据进行分组并计算每个组的统计指标。

然而，有时候在使用dplyr的变异嵌套组时可能会出现未按预期工作的情况。这可能是由于以下几个原因导致的：

1. 数据类型不匹配：在进行变异嵌套组操作时，要确保变异列和嵌套列的数据类型是一致的。如果数据类型不匹配，可能会导致计算错误或无法按预期分组。
2. 缺失值处理：在进行变异嵌套组操作时，要注意处理缺失值。dplyr提供了一些函数（如na.rm = TRUE）来处理缺失值，但需要根据具体情况进行设置。
3. 数据排序：在进行变异嵌套组操作之前，可以先对数据进行排序，以确保按照预期的顺序进行分组和计算。
4. 函数选择：在进行变异嵌套组操作时，要选择适当的函数来计算每个组的统计指标。dplyr提供了一系列函数（如summarize、mutate、count等），可以根据需求选择合适的函数。

对于dplyr的变异嵌套组未按预期工作的问题，可以尝试以下解决方法：

1. 检查数据类型是否匹配，确保变异列和嵌套列的数据类型一致。
2. 处理缺失值，可以使用dplyr提供的函数来处理缺失值，如na.rm = TRUE。
3. 检查数据排序是否正确，可以先对数据进行排序，以确保按照预期的顺序进行分组和计算。
4. 确认选择的函数是否正确，根据需求选择合适的函数来计算每个组的统计指标。

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