r - dplyr：为同一数据帧中另一个变量的每个唯一值计算一个变量中唯一值的频率

Question

所以这是我的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

我真正想做的是重新排列，以便在每个独特的日子里，我得到独特交易类型的数量和每种交易类型的频率

这是我尝试过的代码：

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

所以 trantype 告诉我特定日期发生的唯一交易类型的数量，但我想知道这些唯一交易类型中的每一种的频率。这样做的最佳方法是什么？ 我试着环顾四周，发现了类似的问题，但无法根据我的要求修改解决方案。 我对 R 相当陌生，非常感谢一些帮助。谢谢。

Answer 1

您应该按两个变量分组：

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