Считайте вхождения группы в R-кадров данных [дубликат]

Следуя предложению Джошуа, вы можете подсчитать количество наблюдений в вашем фрейме df, где Year = 2007 и Month = Nov (если они столбцы):

nrow(df[,df$YEAR == 2007 & df$Month == "Nov"])

и с aggregate, следуя @GregSnow:

aggregate(x ~ Year + Month, data = df, FUN = length)

Альтернативой функции aggregate() в этом случае будет table() с as.data.frame(), что также укажет, какие комбинации Год и Месяц связаны с нулевыми вхождениями

df<-data.frame(x=rep(1:6,rep(c(1,2,3),2)),year=1993:2004,month=c(1,1:11))

myAns<-as.data.frame(table(df[,c("year","month")]))

И без нулевых комбинаций

myAns[which(myAns$Freq>0),]

Создайте новую переменную Count со значением 1 для каждой строки:

df1["Count"] <-1

Затем скомпилируйте фрейм данных, суммируя по столбцу Count:

df2 <- aggregate(df1[c("Count")], by=list(year=df1$year, month=df1$month), FUN=sum, na.rm=TRUE)

Простой вариант использования с aggregate - это функция length, которая даст вам длину вектора в подмножестве. Иногда немного более надежным является использование function(x) sum( !is.na(x) ).

Мы также можем использовать dplyr.

Во-первых, некоторые данные:

df <- data.frame(x = rep(1:6, rep(c(1, 2, 3), 2)), year = 1993:2004, month = c(1, 1:11))

Теперь число:

library(dplyr)
count(df, year, month)
#piping
df %>% count(year, month)

Мы также можем используйте немного более длинную версию с трубкой и функцию n():

df %>% 
  group_by(year, month) %>%
  summarise(number = n())

или функцию `tally:

df %>% 
  group_by(year, month) %>%
  tally()

Решение sql с использованием пакета sqldf:

library(sqldf)
sqldf("SELECT Year, Month, COUNT(*) as Freq
       FROM df1
       GROUP BY Year, Month")

Для моих скоплений я обычно получаю желание видеть среднее и «насколько велика эта группа» (длина a.k.a.). Так что это мой удобный фрагмент для этих случаев:

agg.mean <- aggregate(columnToMean ~ columnToAggregateOn1*columnToAggregateOn2, yourDataFrame, FUN="mean")
agg.count <- aggregate(columnToMean ~ columnToAggregateOn1*columnToAggregateOn2, yourDataFrame, FUN="length")
aggcount <- agg.count$columnToMean
agg <- cbind(aggcount, agg.mean)

Старый вопрос без решения data.table. Итак, здесь идет ...

Используя .N

library(data.table)
DT <- data.table(df)
DT[, .N, by = list(year, month)]

lw<- function(x){length(which(df$variable==someValue))}

agg<- aggregate(Var1~Var2+Var3, data=df, FUN=lw)

names(agg)<- c("Some", "Pretty", "Names", "Here")

View(agg)

Учитывая ответ @Ben, R выдает ошибку, если df1 не содержит столбец x. Но это можно решить элегантно с помощью paste:

aggregate(paste(Year, Month) ~ Year + Month, data = df1, FUN = NROW)

Аналогичным образом его можно обобщить, если в группировке используется более двух переменных:

aggregate(paste(Year, Month, Day) ~ Year + Month + Day, data = df1, FUN = NROW)