當使用多個變量進行分組時，每次的摘要統(tǒng)計會用掉一個分組變量。這樣就可以輕松地對

數據集進行循序漸進的分析：

daily <- group_by(flights, year, month, day)
(per_day <- summarize(daily, flights = n()))
#> Source: local data frame [365 x 4]
#> Groups: year, month [?]
#>
#> year month day flights
#> <int> <int> <int> <int>
#> 1 2013 1 1 842
#> 2 2013 1 2 943
#> 3 2013 1 3 914
#> 4 2013 1 4 915
#> 5 2013 1 5 720
#> 6 2013 1 6 832
#> # ... with 359 more rows
(per_month <- summarize(per_day, flights = sum(flights)))
#> Source: local data frame [12 x 3]
#> Groups: year [?]
#>
#> year month flights
#> <int> <int> <int>
#> 1 2013 1 27004
#> 2 2013 2 24951
#> 3 2013 3 28834
#> 4 2013 4 28330
#> 5 2013 5 28796


#> 6 2013 6 28243
#> # ... with 6 more rows
(per_year <- summarize(per_month, flights = sum(flights)))
#> # A tibble: 1 × 2
#> year flights
#> <int> <int>
#> 1 2013 336776

在循序漸進地進行摘要分析時，需要小心：使用求和與計數操作是沒問題的，但如果想要

使用加權平均和方差的話，就要仔細考慮一下，在基于秩的統(tǒng)計數據（如中位數）上是無

法進行這些操作的。換句話說，對分組求和的結果再求和就是對整體求和，但分組中位數

的中位數可不是整體的中位數。