⚡.by：轻量级分组操作的新方式

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从 dplyr 1.1.0 起，你可以在 summarise()、mutate()、filter() 等函数中用 .by 参数，一行完成分组 + 计算，不再需要先写 group_by()，也无需再手动 ungroup()。

1. 为什么用 .by

  • 省去 group_by()/ungroup()，让管道更简洁
  • 直接在目标函数内指定分组，意图更直观
  • 默认不保留分组结构，后续操作回归全局数据

2. 函数原型

  • .by 可传单列名，也可传向量 c(col1, col2)
  • 等价于：

    3. 示例数据

    4. 核心用法示例

    4.1 .by + summarise()

    按 group 计算组内平均，结果不保留分组结构：
    group
    mean_score
    A
    11
    B
    14.5
    C
    13

    4.2 .by + mutate()

    按 group 计算组均值并新增列：
    效果：df 中每行多了一列 group_mean，值为对应分组的平均分。

    4.3 多列分组

    同时按 (group, gender) 分组计算：
    效果：得到每个 (group, gender) 的平均分，分组更细。

    4.4 .by + filter()

    按组筛选：例如保留每组分数大于组均值的行：

    5. 小贴士

    • 链式阅读：把分组逻辑直接写在操作函数中，减少管道层级
    • 无分组残留：无需再写 ungroup()，避免分组影响后续步骤
    • 可用于所有分组敏感函数：summarise()、mutate()、filter()、甚至 arrange()
    • 适合一次性、临时分组计算：当不需要后续继续分组时，首选 .by
    总结
    .by 让你的分组计算更简洁、直观，无需再写 group_by()/ungroup()。在日常数据分析中，凡是“一次性”的聚合、变换或筛选，都可以优先考虑使用 .by！
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