Как создать новый столбец в data.frame, чтобы в столбце было количество разных строк в этом data.frame?

Question

У меня огромный массив данных.

Во-первых, как я могу добавить новый столбец "date1" в этот data.frame, чтобы в этом столбце подсчитывалось количество уникальных разных дней в этом data.frame, а затем в порядке возрастания в этом вновь созданном столбце.

Во-вторых, как я могу добавить еще один столбец "date2" в этот data.frame, чтобы в столбце было общее количество разных идентификаторов за день?

    year  month day id
    2011    1   5   31
    2011    1   14  22
    2011    2   6   28
    2011    2   17  41
    2011    3   9   55
    2011    1   5   34
    2011    1   14  25
    2011    2   6   36
    2011    2   17  11
    2011    3   12  10

Результат, который я ожидаю, выглядит следующим образом. Пожалуйста, помогите!

    year month day  id date1 date2
    2011    1   5   31  1     2
    2011    1   14  22  2     2
    2011    2   6   28  3     2
    2011    2   17  41  4     2
    2011    3   9   55  5     1
    2011    1   5   34  1     2
    2011    1   14  25  2     2
    2011    2   6   36  3     2
    2011    2   17  11  4     2
    2011    3   12  10  6     1

Answer 1

Мы можем сделать это более компактно в tidyverse, получив group_indices из 'year', 'month', 'day' в group_by, а затем создать 'date2' как число различных элементов'id' (n_distinct)

librarytidyverse)
df1 %>% 
     group_by(date1 = group_indices(., year, month, day)) %>% 
     mutate(date2 = n_distinct(id))
# A tibble: 10 x 6
# Groups:   date1 [6]
#    year month   day    id date1 date2
#   <int> <int> <int> <int> <int> <int>
# 1  2011     1     5    31     1     2
# 2  2011     1    14    22     2     2
# 3  2011     2     6    28     3     2
# 4  2011     2    17    41     4     2
# 5  2011     3     9    55     5     1
# 6  2011     1     5    34     1     2
# 7  2011     1    14    25     2     2
# 8  2011     2     6    36     3     2
# 9  2011     2    17    11     4     2
#10  2011     3    12    10     6     1

---

Или другой компактный вариант с data.table (с использованием той же логики)

library(data.table)
setDT(df1)[, date1 := .GRP, .(year, month, day)][, date2 := uniqueN(id), date1][]
#     year month day id date1 date2
# 1: 2011     1   5 31     1     2
# 2: 2011     1  14 22     2     2
# 3: 2011     2   6 28     3     2
# 4: 2011     2  17 41     4     2
# 5: 2011     3   9 55     5     1
# 6: 2011     1   5 34     1     2
# 7: 2011     1  14 25     2     2
# 8: 2011     2   6 36     3     2
# 9: 2011     2  17 11     4     2
#10: 2011     3  12 10     6     1

---

Или это может бытьсделано с interaction и ave из base R

df1$date1 <- with(df1, as.integer(interaction(year, month, day, 
         drop = TRUE, lex.order = TRUE)))
df1$date2 <- with(df1, ave(id, date1, FUN = function(x) length(unique(x))))

data

df1 <- structure(list(year = c(2011L, 2011L, 2011L, 2011L, 2011L, 2011L, 
2011L, 2011L, 2011L, 2011L), month = c(1L, 1L, 2L, 2L, 3L, 1L, 
1L, 2L, 2L, 3L), day = c(5L, 14L, 6L, 17L, 9L, 5L, 14L, 6L, 17L, 
12L), id = c(31L, 22L, 28L, 41L, 55L, 34L, 25L, 36L, 11L, 10L
)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -10L))

Answer 2

Сначала мы можем объединить year, month и day в один столбец, используя unite и присвоить уникальное число каждой группе этой комбинации, затем group_by такую ​​же комбинацию и подсчитать уникальную idдля каждой комбинации используйте n_distinct.

library(dplyr)
library(tidyr)

df %>%
  unite(date, year, month, day, sep = "-", remove = FALSE) %>%
  mutate(date1 = as.integer(factor(date,level = unique(date)))) %>%
  group_by(date) %>%
  mutate(date2 = n_distinct(id)) %>%
  ungroup() %>%
  select(-date)


#    year month   day    id date1 date2
#   <int> <int> <int> <int> <int> <int>
# 1  2011     1     5    31     1     2
# 2  2011     1    14    22     2     2
# 3  2011     2     6    28     3     2
# 4  2011     2    17    41     4     2
# 5  2011     3     9    55     5     1
# 6  2011     1     5    34     1     2
# 7  2011     1    14    25     2     2
# 8  2011     2     6    36     3     2
# 9  2011     2    17    11     4     2
#10  2011     3    12    10     6     1