在dplyr中有一个特殊的函数n()来计算行（可能在组内）：

library(dplyr)
mtcars %>% 
  group_by(cyl, gear) %>% 
  summarise(n = n())
#Source: local data frame [8 x 3]
#Groups: cyl [?]
#
#    cyl  gear     n
#  (dbl) (dbl) (int)
#1     4     3     1
#2     4     4     8
#3     4     5     2
#4     6     3     2
#5     6     4     4
#6     6     5     1
#7     8     3    12
#8     8     5     2

但是dplyr也提供了一个方便的count函数，它可以用更少的输入来做同样的事情：

count(mtcars, cyl, gear)          # or mtcars %>% count(cyl, gear)
#Source: local data frame [8 x 3]
#Groups: cyl [?]
#
#    cyl  gear     n
#  (dbl) (dbl) (int)
#1     4     3     1
#2     4     4     8
#3     4     5     2
#4     6     3     2
#5     6     4     4
#6     6     5     1
#7     8     3    12
#8     8     5     2

我想你要找的东西如下。

cars_by_cylinders_gears <- mtcars %>%
  group_by(cyl, gear) %>%
  summarise(count = n())

这里使用的是dplyr包，本质上是docendo discimus提供的count（）解决方案的手写版本。

另一种方法是使用双冒号，因为这将有助于避免与其他包中具有类似名称的函数发生潜在冲突。

mtcars %>% 
  dplyr::group_by(cyl, gear) %>%
  dplyr::summarise(length(gear))

另一个选项，不一定更优雅，但不需要引用特定的列：

mtcars %>% 
  group_by(cyl, gear) %>%
  do(data.frame(nrow=nrow(.)))

这相当于使用count()：

library(dplyr, warn.conflicts = FALSE)
all.equal(mtcars %>% 
            group_by(cyl, gear) %>%
            do(data.frame(n=nrow(.))) %>% 
            ungroup(),
          count(mtcars, cyl, gear), check.attributes=FALSE)
#> [1] TRUE

另一种选择是使用来自dplyr的函数tally。下面是一个可重复的示例：

library(dplyr)
mtcars %>% 
  group_by(cyl, gear) %>% 
  tally()
#> # A tibble: 8 × 3
#> # Groups:   cyl [3]
#>     cyl  gear     n
#>   <dbl> <dbl> <int>
#> 1     4     3     1
#> 2     4     4     8
#> 3     4     5     2
#> 4     6     3     2
#> 5     6     4     4
#> 6     6     5     1
#> 7     8     3    12
#> 8     8     5     2

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