Question

我在不同的user和不同的time处观察situation，我可能会多次看到它们，如下所示：

df <- data.table(time = c(1,1,1,2,2),
                 user = c(1,1,2,1,2),
                 situation = c(1,1,1,2,2),
                 observation = c(1,2,1,1,1))

我想要做的是使用user计算每个时间段内situation - data.table的数量。预期产出：

result <- data.table(time = c(1,2),
                     user_situations = c(2,2))

我知道我可以用链式方式做到这一点：

 unique(df[, .(time, user, situation)])[, .(user_situations = .N), .(time)]

但是想知道是否有一种简单的方法可以一次性完成。

Answer 1

dplyr解决方案：

library(dplyr)
df <- data.table(time = c(1,1,1,2,2),
             user = c(1,1,2,1,2),
             situation = c(1,1,1,2,2),
             observation = c(1,2,1,1,1))

df %>% group_by(time) %>%
  distinct(user, situation) %>%
  summarise(user_situations = n())

# tbl_dt [2 × 2]
   time user_situation
  <dbl>          <int>
1     1              2
2     2              2

在data.table中对多个列进行计数

1 个答案: