计算列中值增加的次数答案

【问题标题】：Count number of times a value increases in a column计算列中值增加的次数
【发布时间】：2014-11-14 00:05:38
【问题描述】：

我在 R 中有一个如下所示的数据框：

person  purch_date   num_purchased
Alex    2011-01-01   6
Alex    2011-06-05   5
Alex    2012-03-04   6
Beth    2011-02-04   7
Beth    2012-05-21   8
Beth    2013-11-11   10
Candy   2007-08-09   3
Candy   2009-10-01   2
Candy   2013-12-02   2

我首先按“person”排序，然后按“purch_date”排序。

我正在尝试计算每个人的“购买数量”列中增加了多少。我知道用于计算列的唯一值数量或值更改次数的代码，但这不是我想要的，因为我只想知道值从一个日期到下一个日期增加了多少次。理想情况下，输出如下所示：

person  num_increases
Alex    1
Beth    2
Candy   0

【问题讨论】：

标签： r count

【解决方案1】：

这是一个 data.table 方法，它只会给你结果增加 > 0，即那些 = 0 将不会被制成表格。虽然 FYR

library(data.table)
setDT(df)  ## set your data frame as data table
df[, diff(num_purchased), by=person][V1>0, .N, by=person]
#    person N
# 1:   Alex 1
# 2:   Beth 2

编辑。

合并@Arun 的评论。更紧凑并获得“0”计数。

df[, sum(diff(num_purchased) > 0), by=person]
#    person V1
# 1:   Alex  1
# 2:   Beth  2
# 3:  Candy  0

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以使用 aggregate 在 1-liner 中获取所需格式的数据：

aggregate(num_purchased~person, data=dat, function(x) sum(diff(x) > 0))
#   person num_purchased
# 1   Alex             1
# 2   Beth             2
# 3  Candy             0

如果您更喜欢输出的命名向量，我会建议 tapply，如 Richard Scriven 的回答中所述。

【讨论】：

【解决方案3】：

如果你想要一个向量，你可以使用tapply。 df 是您的原始数据。

foo <- function(x) sum(diff(x) > 0)

with(df, tapply(num_purchased, person, foo))
# Alex  Beth Candy 
#    1     2     0

或使用dplyr 并仍在使用foo

library(dplyr)
group_by(df, person) %>% summarize(increases = foo(num_purchased))
#   person increases
# 1   Alex         1
# 2   Beth         2
# 3  Candy         0

【讨论】：