Первый будет делать aggregate
как месяц, так и год. При таком подходе список всех идентификаторов добавляется и удаляется каждый месяц, и получается length
, чтобы подсчитать, сколько добавляется и удаляется каждый месяц.
library(tidyverse)
df %>%
aggregate(ID ~ year + month, ., unique, drop = FALSE) %>%
group_by(month) %>%
arrange(year) %>%
mutate(addedID = mapply(setdiff, ID, lag(ID), SIMPLIFY = FALSE),
num_addedID = lapply(addedID, length),
deletedID = mapply(setdiff, lag(ID), ID, SIMPLIFY = FALSE),
num_deletedID = lapply(deletedID, function(x) length(na.omit(x)))) %>%
ungroup() %>%
arrange(month, year) %>%
as.data.frame()
Вывод
year month ID addedID num_addedID deletedID num_deletedID
1 2010 1 A1 A1 1 NA 0
2 2011 1 A1 0 0
3 2012 1 A1 0 0
4 2010 2 A3 A3 1 NA 0
5 2011 2 A2 A2 1 A3 1
6 2012 2 A4 A4 1 A2 1
7 2010 3 A3 A3 1 NA 0
8 2011 3 A4 A4 1 A3 1
9 2012 3 A5 A5 1 A4 1
Данные
df <- data.frame(ID=c("A1", "A3", "A3", "A1", "A2","A4", "A1", "A4", "A5"),
year= c(2010, 2010, 2010, 2011, 2011, 2011, 2012, 2012, 2012),
month= c(1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3))