根据R中的因子水平进行汇总（是否创建新列？）

Question

我有一个日期数组和一个类别数组。 我想按日期汇总类别数组，计算出现次数。 如果我只是这样做：

array <- aggregate(array$category,by=list(array$date),FUN="length")

我将获得所有类别的事件。 我想要按类别列出每个因素的出现次数。

我有几个数据，每个数据都有自己的类别。 它从5到9个类别不等，并且在每个日期中，您可以拥有不同的类别。

示例数据是：

category dateop
   3 05/07/2012
   3 05/07/2012
   4 05/07/2012
   4 05/07/2012
   4 05/07/2012
   4 05/07/2012
   5 05/07/2012
   5 05/07/2012
   5 05/07/2012
   3 05/07/2012
   3 05/07/2012
   3 05/07/2012
   3 03/07/2012
   1 04/07/2012
   5 05/07/2012
   5 05/07/2012
   5 05/07/2012
   5 05/07/2012
   5 05/07/2012
   3 05/07/2012

我想我必须创建新的数组，以保留每个类别的出现。 我编写了一个在每个级别上进行for循环并创建一个新数组的函数，但是我想知道是否存在一种更快（且代码更少）的方法。

谢谢！

Answer 1

这是两个可能的简单解决方案（我叫您的数据集df ，尽管它的名称比array更好）

library(data.table)  
setDT(df)[, .(occurrences  = .N), .(date, category)]

#          date category occurrences
# 1: 05/07/2012        3           6
# 2: 05/07/2012        4           4
# 3: 05/07/2012        5           8
# 4: 03/07/2012        3           1
# 5: 04/07/2012        1           1

要么

library(dplyr)
df %>%
  group_by(date, category) %>%
  summarise(occurrences = n())

# Source: local data table [5 x 3]
# Groups: date
# 
#         date category occurrences
# 1 05/07/2012        3           6
# 2 05/07/2012        4           4
# 3 05/07/2012        5           8
# 4 03/07/2012        3           1
# 5 04/07/2012        1           1

或与基数R

df$occurrences <- 1
aggregate(occurrences ~ date + category, df, sum)
#         date category occurrences
# 1 04/07/2012        1           1
# 2 03/07/2012        3           1
# 3 05/07/2012        3           6
# 4 05/07/2012        4           4
# 5 05/07/2012        5           8

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subset(as.data.frame(table(df[2:1])), !!Freq)