🔢count()：快速计数分组频次

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count() 是 dplyr 提供的用于统计分组频数的高效函数，本质上等同于 group_by(...) %>% summarise(n = n())，但更简洁易用，支持多列分组、降序排序与加权计数。

1. 函数原型

参数
含义
data
输入数据框
...
一个或多个分组变量
sort
是否按频次降序排列（TRUE：最高频先显示）
name
结果频次数量列名称（默认 "n"）
wt
权重变量：对该列求和而非行数，用于加权计数

2. 示例演示

先准备示例数据：

2.1 按单列计数

统计每个 name 的出现次数：
name
n
Alice
3
Bob
2
Charlie
1

2.2 多列组合计数

统计每种 (name, score) 的组合次数：

2.3 加权计数

将 score 作为权重，对每个 name 求 score 之和：
name
n
Alice
272
Bob
173
Charlie
91

2.4 降序排列并自定义列名

按频次降序，并将计数列命名为 freq：
name
freq
Alice
3
Bob
2
Charlie
1

3. 实战应用建议

  • 可视化前置：df %>% count(category) %>% ggplot(aes(category, n)) + geom_col()
  • 快速频率表：数据探索时，瞬间了解类别分布
  • 加权统计：处理计数以外的“求和”需求，如销售额、时长之和
  • 管道优雅：与 filter()、mutate() 搭配使用，写出更流畅的流水线
Tip
count() 是 tidyverse 中最常用也是最高效的分组计数方法，有了它就无需再手写 group_by() + summarise()。如果你有更复杂的统计需求（如多指标同时计数、百分比统计），可以在其后继续 mutate() 或 ungroup() 等操作。
 
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