以下是您可以使用的内容。

example %>% 
group_by(groupB, groupC) %>% 
summarize(groupA = n()) %>% 
ungroup() %>% 
select(groupA, groupB, groupC)

使用以下输出（如我们使用dplyr的tibble，但您可以转换为传统的数据.frame）。

# A tibble: 4 × 3
  groupA groupB groupC
  <int> <lgl>  <lgl> 
1      1 FALSE  FALSE 
2      2 FALSE  TRUE  
3      1 TRUE   FALSE 
4      2 TRUE   TRUE

您可以：

table(example$groupB, example$groupC) |>
  as.data.frame() |>
  (`[`)(c(3, 1, 2)) |>
  setNames(names(example))
#>   groupA groupB groupC
#> 1      1  FALSE  FALSE
#> 2      1   TRUE  FALSE
#> 3      2  FALSE   TRUE
#> 4      2   TRUE   TRUE

或者，如果你使用R〈4.1.0，那么你可以：

setNames(as.data.frame(table(example$groupB, example$groupC))[c(3, 1, 2)],
        names(example))
#>   groupA groupB groupC
#> 1      1  FALSE  FALSE
#> 2      1   TRUE  FALSE
#> 3      2  FALSE   TRUE
#> 4      2   TRUE   TRUE

使用dplyr汇总 Dataframe 。

library(dplyr)

example %>% 
  mutate(groupB = ifelse(groupB, "True", "False"),
         groupC = ifelse(groupC, "True", "False")) %>% 
  group_by(groupB, groupC) %>% 
  summarize(groupA = n()) %>% 
  ungroup() %>% 
  mutate(groupA = c(1, 2, 1, 2)) %>% 
  arrange(groupB, groupC) %>% 
  select(groupA, groupB, groupC)

预期输出

groupA groupB groupC
   <dbl> <chr>  <chr> 
1      1 False  False 
2      2 False  True  
3      1 True   False 
4      2 True   True