считая уникальные факторы в г

Question

Я хотел бы знать количество уникальных плотин, которые родили в каждую из зарегистрированных дат рождения. Мой фрейм данных похож на этот:

dam <- c("2A11","2A11","2A12","2A12","2A12","4D23","4D23","1X23")
bdate <- c("2009-10-01","2009-10-01","2009-10-01","2009-10-01",
           "2009-10-01","2009-10-03","2009-10-03","2009-10-03")
mydf <- data.frame(dam,bdate)
mydf
#    dam      bdate
# 1 2A11 2009-10-01
# 2 2A11 2009-10-01
# 3 2A12 2009-10-01
# 4 2A12 2009-10-01
# 5 2A12 2009-10-01
# 6 4D23 2009-10-03
# 7 4D23 2009-10-03
# 8 1X23 2009-10-03

Я использовал aggregate(dam ~ bdate, data=mydf, FUN=length), но он учитывает все дамбы, которые родили в определенный день

bdate dam
1 2009-10-01   5
2 2009-10-03   3

Вместо этого мне нужно что-то вроде этого:

mydf2
  bdate      dam
1 2009-10-01  2
2 2009-10-03  2

Ваша помощь очень ценится!

Answer 1

А как же:

aggregate(dam ~ bdate, data=mydf, FUN=function(x) length(unique(x)))

Answer 2

Вы также можете сначала запустить unique на данных:

aggregate(dam ~ bdate, data=unique(mydf[c("dam","date")]), FUN=length)

Тогда вы могли бы также использовать table вместо aggregate, хотя вывод немного отличается.

> table(unique(mydf[c("dam","date")])$bdate)

2009-10-01 2009-10-03 
         2          2 

Answer 3

Это всего лишь пример того, как думать о проблеме, и один из подходов к ее решению.

split.mydf <- with(mydf, split(x = mydf, f = bdate)) #each list element has only one date.
# it's just a matter of counting unique dams
unique.mydf <- lapply(X = split.mydf, FUN = unique)
#and then count the number of unique elements
unilen.mydf <- lapply(unique.mydf, length)
#you can do these two last steps in one go like so
lapply(split.mydf, FUN = function(x) length(unique(x)))

as.data.frame(unlist(unilen.mydf)) #data.frame is just a special list, so this is water to your mill

           unlist(unilen.mydf)
2009-10-01                   2
2009-10-03                   2

Answer 4

В dplyr вы можете использовать n_distinct:

library(tidyverse)
mydf %>%
  group_by(bdate) %>%
  summarize(dam = n_distinct(dam))