在数据框中的组内运行计数 [重复]答案

【问题标题】：Running Count within groups in a dataframe [duplicate]在数据框中的组内运行计数 [重复]
【发布时间】：2015-08-10 01:44:03
【问题描述】：

我有一个在线购物平台的订单数据库。

我正在使用的表格如下所示，其中每一行对应一个客户/项目/日期。

OrderHistory <- data.frame(date=c("2015-02-01", "2015-03-01", "2015-04-01", "2015-03-01", "2015-04-01", "2015-05-01", "2015-05-01"), 
            customer=c("A","A","A","B","B","B","B"),
            item=c("Candy", "Coffee", "Coffee", "Candy", "Candy", "Candy", "Coffee" ))

我想要获得的是每个成员订购特定商品的次数的运行计数，以便我可以分析哪些商品是由同一客户重复订购的，哪些商品是一次性订购的。

输出看起来像

out <- data.frame(date=c("2015-02-01", "2015-03-01", "2015-04-01", "2015-03-01", "2015-04-01", "2015-05-01", "2015-05-01"), 
              member=c("A","A","A","B","B","B","B"),
              item=c("Candy", "Coffee", "Coffee", "Candy", "Candy", "Candy", "Coffee" ),
              count=c(1,1,2,1,2,3,1))

我喜欢 dplyr 解决方案，但我愿意接受任何建议！平台上的确切项目不断变化，因此解决方案必须是动态的才能解决这个问题。

【问题讨论】：

标签： r dplyr

【解决方案1】：

我相信这应该会给你你想要的

library(dplyr)
OrderHistory %>%
    group_by(customer, item) %>%
    mutate(count = seq(n()))

Source: local data frame [7 x 4]
Groups: customer, item

        date customer   item count
1 2015-02-01        A  Candy     1
2 2015-03-01        A Coffee     1
3 2015-04-01        A Coffee     2
4 2015-03-01        B  Candy     1
5 2015-04-01        B  Candy     2
6 2015-05-01        B  Candy     3
7 2015-05-01        B Coffee     1

【讨论】：

太棒了。这样一个优雅简单的解决方案。谢谢！

【解决方案2】：

你已经得到了你的“dplyr”答案，但是在 base R 中一个简单的方法是使用ave：

ave(rep(1, nrow(OrderHistory)), OrderHistory[-1], FUN = seq_along)
# [1] 1 1 2 1 2 3 1

您也可以使用我的“splitstackshape”包中的getanID：

library(splitstackshape)
getanID(OrderHistory, c("customer", "item"))
#          date customer   item .id
# 1: 2015-02-01        A  Candy   1
# 2: 2015-03-01        A Coffee   1
# 3: 2015-04-01        A Coffee   2
# 4: 2015-03-01        B  Candy   1
# 5: 2015-04-01        B  Candy   2
# 6: 2015-05-01        B  Candy   3
# 7: 2015-05-01        B Coffee   1

【讨论】：