按特定日期分组并汇总与另一列的每个唯一值相对应的列的布尔值数量

Question

我有以下数据框：

library(tidyverse)
library(tibble)
data_frame <-
  tribble(
    ~id,     ~date,                       ~boolean_value,
    "1",     as.Date("2020-01-01"),       TRUE,
    "2",     as.Date("2020-01-02"),       TRUE,
    "2",     as.Date("2020-01-02"),       TRUE,
    "3",     as.Date("2020-01-02"),       TRUE,
    "3",     as.Date("2020-01-03"),       FALSE
  )

我希望能够按date 列进行分组，并按唯一ID 的数量以及与id 的每个唯一出现对应的布尔值的总和进行汇总。但是，当我运行以下代码时，它会给出与每个 date 对应的 boolean_value 的总和。

data_frame %>% 
  group_by(date) %>% 
  summarise(
    total_ids = n_distinct(id),
    total_true_values = sum(boolean_value)
  )
#> `summarise()` ungrouping output (override with `.groups` argument)
#> # A tibble: 3 x 3
#>   date       total_ids total_true_values
#>   <date>         <int>             <int>
#> 1 2020-01-01         1                 1
#> 2 2020-01-02         1                 3
#> 3 2020-01-03         1                 0 

相反，我想知道TRUE 在该日期每个唯一出现的id 值的数量。我期待以下结果：

 #> # A tibble: 3 x 3
    #>   date       total_ids total_true_values
    #>   <date>         <int>             <int>
    #> 1 2020-01-01         1                 1
    #> 2 2020-01-02         2                 2
    #> 3 2020-01-03         1                 0 

如何使用 dplyr/tidyverse 实现这一目标？谢谢！

Answer 1

我们可以根据逻辑向量对“id”进行子集化，得到n_distinct

library(dplyr)
data_frame %>% 
   group_by(date) %>% 
   summarise(total_ids =n_distinct(id), 
              total_true_values = n_distinct(id[boolean_value]))

-输出

# A tibble: 3 x 3
#  date       total_ids total_true_values
#  <date>         <int>             <int>
#1 2020-01-01         1                 1
#2 2020-01-02         2                 2
#3 2020-01-03         1                 0