【发布时间】:2020-05-05 12:31:11
【问题描述】:
我有一个看起来像这样的客户数据集 df
ID | Item |
1 | A |
1 | B |
1 | C |
2 | A |
2 | B |
2 | B |
3 | A |
3 | B |
3 | C |
4 | A |
4 | B |
4 | C |
5 | A |
5 | B |
在 R 中,我如何找到客户最常购买的商品组合?
我试过了
df %>%
group_by(ID,Item) %>%
mutate(n = n()) %>%
group_by(Item) %>%
top_n(3, Item) %>%
select(-n)
但它似乎不起作用。我可以得到一个 dplyr 解决方案吗?
输入:
structure(list(ID = c(1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 5,
5), Item = c("A", "B", "C", "A", "B", "B", "A", "B", "C", "A",
"B", "C", "A", "B")), row.names = c(NA, -14L), class = c("tbl_df",
"tbl", "data.frame"))
【问题讨论】:
-
你能显示预期的输出吗?