按区域然后按自定义组汇总事件

Question

我有以下数据集，它采用 2 列数据集并根据规定的 CustomerAge 创建年龄组类别。

    library(tidyverse)
    
    df <- 
      read.table(textConnection("Area   CustomerAge
    A 28 
    A 40
    A 70
    A 19
    B 13
    B 12
    B 72
    B 90"), header=TRUE)
    

df2 <- df %>% 
  mutate(
    # Create categories
    Customer_Age_Group = dplyr::case_when(
      CustomerAge <= 18            ~ "0-18",
      CustomerAge > 18 & CustomerAge <= 60 ~ "19-60",
      CustomerAge > 60             ~ ">60"
    ))

我希望实现的是 output 摘要，如下所示：

区域	客户_年龄_组	出现次数
一种	0-18岁	0
一种	19-59	3个
一种	>60	1个
乙	0-18岁	2个
乙	19-59	0
乙	>60	2个

Answer 1

要包括 0 次出现，您需要count() 、 ungroup()和complete() ：

df2 %>% group_by(Area, Customer_Age_Group,.drop = FALSE) %>% 
count() %>% 
ungroup() %>% 
complete(Area, Customer_Age_Group, fill=list(n=0))

这也将显示 0 次出现。

要按区域和年龄组排序：

df2 %>% group_by(Area, Customer_Age_Group,.drop = FALSE) %>% 
count() %>% 
ungroup() %>% 
complete(Area, Customer_Age_Group, fill=list(n=0)) %>% 
arrange(Area, parse_number(Customer_Age_Group))

Answer 2

group_by和summarise是你要找的。

df2 %>% group_by(Area, Customer_Age_Group) %>% summarise(Occurences = n())

但是请注意，这不会显示数据集中出现次数为零的类别。