说我有一个data.frame对象：
df <- data.frame(name=c('black','black','black','red','red'),
type=c('chair','chair','sofa','sofa','plate'),
num=c(4,5,12,4,3))
现在我想计算name和type的每个组合的观察次数。这可以这样做：
table(df[ , c("name","type")])
或可能还有plyr，（虽然我不确定如何）。
但是，如何将结果合并到原始数据框中？这样结果将如下所示：
df
# name type num count
# 1 black chair 4 2
# 2 black chair 5 2
# 3 black sofa 12 1
# 4 red sofa 4 1
# 5 red plate 3 1
其中count现在存储聚合的结果。
使用plyr的解决方案也很有趣，但我希望看到如何使用基础R来完成。
答案 0 :(得分：58)
使用plyr：
plyr::ddply(df, .(name, type), transform, count = length(num))
使用data.table：
library(data.table)
dt = data.table(df)
# using setkey or setkeyv to set the key
setkeyv(dt, c('name', 'type'))
# self
dt[dt[ , count = length(num), 'name, type']]
编辑（mnel）
使用data.table版本1.8.2或更高版本的版本为:=。
还有值.N（引入版本1.6.2），这是组中的行数），因此它就像
dt[ , count := .N, by = list(name, type)]
使用dplyr：
library(dplyr)
df %>%
group_by(name, type) %>%
mutate(count = n())
或者简单地说：
add_count(df, name, type)
答案 1 :(得分：25)
您可以使用ave：
df$count <- ave(df$num, df[,c("name","type")], FUN=length)
答案 2 :(得分：7)
你可以这样做：
> ddply(df,.(name,type),transform,count = NROW(piece))
name type num count
1 black chair 4 2
2 black chair 5 2
3 black sofa 12 1
4 red plate 3 1
5 red sofa 4 1
或者更直观地说，
> ddply(df,.(name,type),transform,count = length(num))
name type num count
1 black chair 4 2
2 black chair 5 2
3 black sofa 12 1
4 red plate 3 1
5 red sofa 4 1
答案 3 :(得分：5)
这应该做你的工作：
df_agg <- aggregate(num~name+type,df,FUN=NROW)
names(df_agg)[3] <- "count"
df <- merge(df,df_agg,by=c('name','type'),all.x=TRUE)
答案 4 :(得分：3)
基础R函数aggregate将使用单行获取计数，但将这些计数添加回原始data.frame似乎需要进行一些处理。
df <- data.frame(name=c('black','black','black','red','red'),
type=c('chair','chair','sofa','sofa','plate'),
num=c(4,5,12,4,3))
df
# name type num
# 1 black chair 4
# 2 black chair 5
# 3 black sofa 12
# 4 red sofa 4
# 5 red plate 3
rows.per.group <- aggregate(rep(1, length(paste0(df$name, df$type))),
by=list(df$name, df$type), sum)
rows.per.group
# Group.1 Group.2 x
# 1 black chair 2
# 2 red plate 1
# 3 black sofa 1
# 4 red sofa 1
my.summary <- do.call(data.frame, rows.per.group)
colnames(my.summary) <- c(colnames(df)[1:2], 'rows.per.group')
my.data <- merge(df, my.summary, by = c(colnames(df)[1:2]))
my.data
# name type num rows.per.group
# 1 black chair 4 2
# 2 black chair 5 2
# 3 black sofa 12 1
# 4 red plate 3 1
# 5 red sofa 4 1
答案 5 :(得分：2)
使用 sqldf 软件包：
library(sqldf)
sqldf("select a.*, b.cnt
from df a,
(select name, type, count(1) as cnt
from df
group by name, type) b
where a.name = b.name and
a.type = b.type")
# name type num cnt
# 1 black chair 4 2
# 2 black chair 5 2
# 3 black sofa 12 1
# 4 red sofa 4 1
# 5 red plate 3 1
答案 6 :(得分：1)
两行替代方法是生成一个0的变量，然后用split<-，split和lengths填充它，如下所示：
# generate vector of 0s
df$count <-0L
# fill it in
split(df$count, df[c("name", "type")]) <- lengths(split(df$num, df[c("name", "type")]))
这将返回所需的结果
df
name type num count
1 black chair 4 2
2 black chair 5 2
3 black sofa 12 1
4 red sofa 4 1
5 red plate 3 1
基本上，RHS计算每个名称类型组合的长度，返回长度为6的命名向量，其中0为＆＃34; red.chair＆＃34;和＆＃34; black.plate。＆＃34;这将通过split <-提供给LHS，它采用向量并在给定的点中适当地添加值。这基本上是ave的作用，因为您可以看到ave的第二行到最后一行是
split(x, g) <- lapply(split(x, g), FUN)
但是，lengths是sapply(list, length)的优化版本。
答案 7 :(得分：1)
您距离将行数纳入基础数据集只需一步。
使用tidy()包中的broom函数，将频率表转换为数据框，并将内部联接转换为df：
df <- data.frame(name=c('black','black','black','red','red'),
type=c('chair','chair','sofa','sofa','plate'),
num=c(4,5,12,4,3))
library(broom)
df <- merge(df, tidy(table(df[ , c("name","type")])), by=c("name","type"))
df
name type num Freq
1 black chair 4 2
2 black chair 5 2
3 black sofa 12 1
4 red plate 3 1
5 red sofa 4 1
答案 8 :(得分：1)
以R为基数的简单行：
df$count = table(interaction(df[, (c("name", "type"))]))[interaction(df[, (c("name", "type"))])]
为了清晰/有效，两行相同：
fact = interaction(df[, (c("name", "type"))])
df$count = table(fact)[fact]
答案 9 :(得分：-1)
另一种概括更多的方式：
df$count <- unsplit(lapply(split(df, df[c("name","type")]), nrow), df[c("name","type")])