在 r 中随时间按组的累积计数答案

【问题标题】：Cumulative count by group over time in r在 r 中随时间按组的累积计数
【发布时间】：2021-09-14 12:05:59
【问题描述】：

我知道这可能是一个简单的操作，但我找不到解决方案。我知道它应该是某种形式的 group_by 和 sum 或 cumsum，但我不知道如何。我想随着时间的推移按组绘制某物的累积计数。我每组有多行和需要计算的时间（以及一些缺失的数据）。我的数据集看起来有点像这样

df <- data.frame(group = c("A","A","A","A","B","B","B","C","C","C","C","C"),
                    time = c(1,1,2,3,1,2,2,1,2,2,3,3))

我想要这个结果：

group time count
    A    1     2
    A    2     3
    A    3     4
    B    1     1
    B    2     3
    C    1     1
    C    2     3
    C    3     5

我通常使用 dplyr，但我对 base R 也很满意。我该怎么做？

【问题讨论】：

标签： r dplyr

【解决方案1】：

我们可以使用summarise 和group_by

library(dplyr)
df %>% 
    group_by(group, time) %>% 
    summarise(count = n()) %>% 
    group_by(group) %>% 
    mutate(count = cumsum(count)) %>% 
    ungroup

-输出

# A tibble: 8 x 3
  group  time count
  <chr> <dbl> <int>
1 A         1     2
2 A         2     3
3 A         3     4
4 B         1     1
5 B         2     3
6 C         1     1
7 C         2     3
8 C         3     5

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以使用count 和cumsum -

library(dplyr)

df %>%
  count(group, time, name = 'count') %>%
  group_by(group) %>%
  mutate(count = cumsum(count)) %>%
  ungroup

#   group  time count
#  <chr> <dbl> <int>
#1 A         1     2
#2 A         2     3
#3 A         3     4
#4 B         1     1
#5 B         2     3
#6 C         1     1
#7 C         2     3
#8 C         3     5

【讨论】：

【解决方案3】：

您可以使用以下解决方案：

library(dplyr)

df %>%
  group_by(group, time) %>%
  add_count() %>%
  distinct() %>%
  group_by(group) %>%
  mutate(n = cumsum(n))

# A tibble: 8 x 3
# Groups:   group [3]
  group  time     n
  <chr> <dbl> <int>
1 A         1     2
2 A         2     3
3 A         3     4
4 B         1     1
5 B         2     3
6 C         1     1
7 C         2     3
8 C         3     5

【讨论】：