Вот опция в base R
lst1 <- split(df$ind, df$year)
lst1[] <- lengths(Reduce(function(x, y) y[!x %in% y],
split(df$ind, df$year), accumulate = TRUE))
setNames(stack(lst1)[2:1], c('year', 'n'))
# year n
#1 2016 4
#2 2017 3
#3 2018 3
#4 2019 2
Если это касается всего предыдущего года
lst1 <- split(df$ind, df$year)
lst2 <- vector('list', length(lst1))
names(lst2) <- names(lst1)
lst2[[1]] <- length(lst1[[1]])
for(i in 2:length(lst1)) lst2[[i]] <- sum(!lst1[[i]] %in%
unlist(lst1[seq_len(i-1)]))
setNames(stack(lst2)[2:1], c('year', 'n'))
# year n
#1 2016 4
#2 2017 3
#3 2018 2
#4 2019 2
Или опция с dplyr
где мы arrange
по 'year', возьмем строки distinct
(при условии, что в течение года не будет дубликатов ind), а затем используем count
library(dplyr)
df %>%
arrange(year) %>%
distinct(ind, .keep_all = TRUE) %>%
select(-n) %>%
count(year)
# year n
#1 2016 4
#2 2017 3
#3 2018 2
#4 2019 2
данные
df <- structure(list(ind = c(67L, 76L, 95L, 171L, 60L, 73L, 95L, 171L,
175L, 60L, 95L, 96L, 99L, 171L, 171L, 172L, 178L), year = c(2016L,
2016L, 2016L, 2016L, 2017L, 2017L, 2017L, 2017L, 2017L, 2018L,
2018L, 2018L, 2018L, 2018L, 2019L, 2019L, 2019L), n = c(1L, 1L,
2L, 3L, 1L, 1L, 3L, 1L, 1L, 4L, 7L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L)),
class = "data.frame", row.names = c(NA,
-17L))