按组划分答案

【问题标题】：Dividing by group按组划分
【发布时间】：2018-02-16 20:31:13
【问题描述】：

我有客户数据和他们购买产品的年份。

df <- data.frame(CustomerID    = c(1, 1, 1, 2, 2, 2), 
             Year = c(2012,2012,2013, 2014, 2015, 2016))

我想计算每个客户购买产品的平均时间。我想要的结果是

_CustomerID____|__AVG per Year____ 
  1            | 1.5
  2            | 1

【问题讨论】：

标签： r

【解决方案1】：

使用dplyr 你可以做到

library(dplyr)

df %>% 
  group_by(CustomerID, Year) %>% 
  summarise(count=n()) %>% 
  summarise(AvgPerYear=mean(count))

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以使用一些简单的dplyr 工具来做到这一点。在这里，您首先要group_byCustomerID，这意味着您正在对各个客户组执行后续步骤。然后，我们使用summarise 来获取您想要的值。从您的示例中，我将“每个客户购买产品的平均时间”解释为“取行数除以年数，包括两端”。

df <- data.frame(CustomerID    = c(1, 1, 1, 2, 2, 2), 
                 Year = c(2012,2012,2013, 2014, 2015, 2016))
library(dplyr)
df %>%
  group_by(CustomerID) %>%
  summarise(yr_avg = n() / (max(Year) - min(Year) + 1))
#> # A tibble: 2 x 2
#>   CustomerID yr_avg
#>        <dbl>  <dbl>
#> 1       1.00   1.50
#> 2       2.00   1.00

由reprex package (v0.2.0) 于 2018 年 2 月 16 日创建。

【讨论】：

【解决方案3】：

使用baser：

aggregate(Year~CustomerID,df,function(x)length(x)/length(unique(x)))
  CustomerID Year
1          1  1.5
2          2  1.0

【讨论】：