如何使用 dplyr 按列分组，然后再添加另一个答案

【问题标题】：How to use dplyr to group by column and then add another more如何使用 dplyr 按列分组，然后再添加另一个
【发布时间】：2018-02-09 09:47:18
【问题描述】：

我最近开始训练自己进行情绪分析。我有一个如下所示的数据集：initial data

原始数据包括对葡萄酒的评论，每行一个。我所做的是对其进行标记并使用其中一个 R 词典执行基本的情感分析。如屏幕截图所示。 X 列是指初始数据框中的原始行。我现在要做的是计算净效应（查看每行的主要影响是正数还是负数，但是每个原始行（X）的数字并将其作为一列附加）。我已尝试使用以下代码，但它不起作用：

per_row <- unigrams_all_ns %>%
inner_join(get_sentiments("bing"),by=c("unigram"="word"))%>%
group_by(X)%>%
spread(sentiment, n, fill = 0)

我收到以下错误

错误：var 必须计算为单个数字或列名，而不是函数

【问题讨论】：

请展示一个可重现的小例子和预期的输出
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我觉得你先总结再传播group_by(X, sentiment) %>% summarise(n = n()) %>% spread(sentiment, n, fill = 0)
我对你的说法有点困惑。你的意思是你想知道X的每个级别有多少正面和负面的词？如果是这样，count(X, sentiment) 将在您的代码中跟随 inner_join()。如果你想要一个宽格式的数据，你可以在count()之后使用spread(key = sentiment, value = n, fill = 0)。
@Vova 谢谢你的魅力。

标签： r dplyr sentiment-analysis

【解决方案1】：

您要做的是计算X 中每个组存在多少肯定词和否定词。您可以在 dplyr 包中使用count()。鉴于您尝试执行的操作，您似乎希望获得宽格式数据。所以我使用了spread()。我认为您可以自己从这里做更多的事情。

library(dplyr)
library(tidyr)
library(tidytext)

unigrams_all_ns <- data.frame(X = c(1,2,2,2,2,3,3,3,4,4),
                              unigram = c("smooth", "snappy", "dominate", "crisp", "stainless", "lemon", 
                                          "blossom", "opulent", "rough", "pleasantly"),
                              stringsAsFactors = FALSE)

unigrams_all_ns %>%
inner_join(get_sentiments("bing"), by =c("unigram" = "word"))%>%
count(X, sentiment) %>%
spread(key = sentiment, value = n, fill = 0)

      X negative positive
  <dbl>    <dbl>    <dbl>
1  1.00     0        1.00
2  2.00     0        4.00
3  3.00     1.00     2.00
4  4.00     1.00     1.00

【讨论】：