在 data.frame 中按组显示条件行数

Question

我正在努力在我的 data.frame 中创建一个新变量。对于可能不太清楚的问题标题，我深表歉意。我有一个如下所示的数据库：

obs    year    type
 1     2015     A
 2     2015     A
 3     2015     B
 4     2014     A
 5     2014     B

我想在当前的 data.frame 中添加一列 (freq2015)，该列按类型提供 2015 年的行数，并报告结果，不管考虑的年份，只要类型相同。这是我正在寻找的输出：

obs    year    type    freq2015
 1     2015     A         2      (there are 2 obs. of type A in 2015)
 2     2015     A         2      (there are 2 obs. of type A in 2015)
 3     2015     B         1      (there is 1 obs. of type B in 2015)
 4     2014     A         2      (there are 2 obs. of type A in 2015)
 5     2014     B         1      (there are 1 obs. of type B in 2015)

我知道如何使用dplyr 按年份向我的data.frame 添加行数：

data <- data %>% 
     group_by(year, type) %>% 
     mutate(freq = n()) 

但是，对于 year=="2014"，添加的列将按种族显示 2014 行的计数，而不是 2015 年的计数。

我知道如何将 2015 年按种族划分的行数隔离到一个新的 data.frame 中：

data2015 <- dat[dat$year==2015,] %>% 
         group_by(type) %>% 
         mutate(freq2015 = n())

但我不知道如何为整个 data.frame 添加一列（2015 年的行数），条件是类型相同（如示例所示）。我正在寻找一种解决方案，可以阻止我明确使用“类型”变量模式。也就是说，我不想使用代码告诉 R：如果 type==A 则执行此操作，否则执行此操作。这个限制的原因是我的类型太多了。

有什么想法吗？提前谢谢你。

Answer 1

如果您group_by 仅使用type，则可以对year == 2015 时的行求和。

data %>%
    group_by(type) %>%
    mutate(freq2015 = sum(year == 2015))

Source: local data frame [5 x 4]
Groups: type [2]

    obs  year   type freq2015
  <int> <int> <fctr>    <int>
1     1  2015      A        2
2     2  2015      A        2
3     3  2015      B        1
4     4  2014      A        2
5     5  2014      B        1

Answer 2

使用我们可以做的数据表：

setDT(df)
setkey(df,type)
df[ df[ year==2015, .(freq2015=.N), by = type]]

结果：

     obs year type freq2015
1:   1 2015    A        2
2:   2 2015    A        2
3:   4 2014    A        2
4:   3 2015    B        1
5:   5 2014    B        1

Answer 3

您可以使用left_join()，如下所示：

temp <- data %>% 
    filter(year==2015) %>%
    group_by(type) %>% 
    summarize(freq = n())#  %>%
data <- data %>% left_join(temp, "type")

Answer 4

我们可以通过ave 使用base R 来做到这一点（没有任何外部包），而且速度也相当快。

df1$freq2015 <- with(df1, ave(year == 2015, type, FUN = sum))
df1$freq2015
#[1] 2 2 1 2 1