r-dplyr：计算同一数据帧中另一个变量的每个唯一值的一个变量中唯一值的频率

Question

因此，这是我数据框中的一些行的示例：

> data[1:25, c("TR_DATE", "TR_TYPE...")]
  TR_DATE TR_TYPE...
1  2016-03-01          4
2  2016-03-01          4
3  2016-03-01          5
4  2016-03-01          4
5  2016-03-01          1
6  2016-03-01          7
7  2016-03-01          4
8  2016-03-01          4
9  2016-03-01          24
10 2016-03-01          23
11 2016-03-01          4
12 2016-03-02          4
13 2016-03-02          1
14 2016-03-02          1
15 2016-03-02          4
16 2016-03-02          4
17 2016-03-02          14
18 2016-03-02          4
19 2016-03-02          4
20 2016-03-03          4
21 2016-03-03          1
22 2016-03-03          4
23 2016-03-03          23
24 2016-03-03          1
25 2016-03-03          4

我想做的正是按照这样的方式重新安排：对于每一天，我都会得到唯一交易类型的数量以及每种交易类型的频率

这是我尝试的代码：

data %>%
group_by(TR_DATE) %>%
summarise(trancount = n(), trantype = n_distinct(TR_TYPE...))

这给了我想要的部分结果：

# A tibble: 68 x 3
  TR_DATE trancount trantype
   <date>     <int>    <int>
 1 2016-03-01      5816        6
 2 2016-03-02      5637        3
 3 2016-03-03      4818        3
 4 2016-03-04      5070        8
 5 2016-03-05         4        2
 6 2016-03-08      6707        5
 7 2016-03-09      5228        5
 8 2016-03-10      4722        6
 9 2016-03-11      4469        8
10 2016-03-12         1        1
# ... with 58 more rows

因此trantype告诉我在特定日期发生的唯一交易类型的数量，但是我想知道每种独特交易类型的频率。 最好的方法是做什么？ 我尝试环顾四周，发现类似的问题，但无法修改解决方案以满足我的要求。 我对R相当陌生，非常感谢您的帮助。 谢谢。

Answer 1

您应该按两个变量进行分组：

data %>%
group_by(TR_DATE, TR_TYPE...) %>%
summarise(trancount = n(), trantype = n_distinct(TR_TYPE...))