按 ID [in R] [重复] 计算日期（按顺序）答案

【问题标题】：Count Dates (in order) by ID [in R] [duplicate]按 ID [in R] [重复] 计算日期（按顺序）
【发布时间】：2019-07-22 10:38:02
【问题描述】：

我想计算一个按客户日期计算订单的列。

这里有一些玩具代码：

Date <- as.Date(c('2006-08-30','2006-08-23', '2006-09-06', '2006-09-13', '2006-09-20')) 
ID <- c("x1","x1","X2","X3","x1") 
TransNo<-c("123","124","125","126","127")

df<-data.frame(ID,Date,TransNo)

我的预期结果如下所示，其中“Times”是所需的变量：

ID       Date TransNo Times
1 x1 2006-08-30     123     2
2 x1 2006-08-23     124     1
3 X2 2006-09-06     125     1
4 X3 2006-09-13     126     1
5 x1 2006-09-20     127     3

我尝试了一些带有 count / n 或长度的聚合和 dplyr 解决方案。不确定是什么解决了这个问题，但它不可能是火箭科学。

任何帮助都会很棒！先谢谢大家了

【问题讨论】：

df %>% mutate(ord=1:n()) %>% arrange(Date) %>% group_by(ID) %>% mutate(n=1:n()) %>% arrange(ord) %>% select(-ord)
嗨，这会引发错误。错误：n() 只能在数据上下文中调用
df %>% arrange(Date) %>% group_by(ID) %>% mutate(n = row_number())
Ronak，谢谢你，但同样的错误：错误：row_number() 只能在数据上下文中调用
这两种结构都是正确的。试试dplyr::n() 或dplyr::row_number()。

标签： r count dplyr aggregate

【解决方案1】：

这是你想要的吗？

df<-data.frame(ID,Date,TransNo) %>%
  arrange(Date) %>%
  group_by(ID) %>%
  mutate(dummy = 1) %>%
  mutate(times = cumsum(dummy)) %>%
  select(-dummy)

 ID    Date       TransNo times
  <fct> <date>     <fct>   <dbl>
1 x1    2006-08-23 124         1
2 x1    2006-08-30 123         2
3 X2    2006-09-06 125         1
4 X3    2006-09-13 126         1
5 x1    2006-09-20 127         3

【讨论】：

谢谢 nogbad，但它从 1 计数到 n，而不是每个 ID 和 TransNo