Dplyr: помещать отсчеты в новую переменную

Хотелось бы получить руку на dplyr-код, но не могу понять это. Вы видели аналогичную проблему, описанную здесь для многих переменных (подведение итогов с коэффициентом с dplyr и Ввод числа учетных значений значений в новые переменные, как это сделать в R с dplyr?), однако моя задача несколько меньше.
Учитывая кадр данных, как мне подсчитать частоту переменной и поместить ее в новую переменную.

set.seed(9)
df <- data.frame(
    group=c(rep(1,5), rep(2,5)),
    var1=round(runif(10,1,3),0))

Тогда имеем:

>df
   group var1
1      1    1
2      1    1
3      1    1
4      1    1
5      1    2
6      2    1
7      2    2
8      2    2
9      2    2
10     2    3

Хотелось бы, чтобы третий столбец указывал per-group (group), сколько раз var1, в этом примере это будет: count = (4,4,4,4,1,1,3,3, 3,1). Я пробовал - без успеха - вещи вроде:

df %>%  group_by(group) %>% rowwise() %>% do(count = nrow(.$var1))

Пояснения очень оценены!

Ответ 1

Все, что вам нужно сделать, это группировать ваши данные по обоим столбцам, "группа" и "var1":

df %>% group_by(group, var1) %>% mutate(count = n())
#Source: local data frame [10 x 3]
#Groups: group, var1
#
#   group var1 count
#1      1    1     4
#2      1    1     4
#3      1    1     4
#4      1    1     4
#5      1    2     1
#6      2    1     1
#7      2    2     3
#8      2    2     3
#9      2    2     3
#10     2    3     1

Редактировать после комментария

Вот пример того, как вы НЕ ДОЛЖНЫ СДЕЛАТЬ ЭТО:

df %>% group_by(group, var1) %>% do(data.frame(., count = length(.$group)))

Реализация dplyr с n(), безусловно, намного быстрее, чище и короче и всегда должна быть предпочтительнее таких реализаций, как указано выше.

Ответ 2

Мы можем использовать, возможно, еще одну удобную функцию tally из dplyr

df %>% group_by(group, var1) %>% tally()
# Source: local data frame [5 x 3]
# Groups: group
# 
#   group var1 n
# 1     1    1 4
# 2     1    2 1
# 3     2    1 1
# 4     2    2 3
# 5     2    3 1

Ответ 3

Две альтернативы:

1: с базой R:

# option 1:
df$count <- ave(df$var1, df$var1, df$group, FUN = length)
# option 2:
df <- transform(df, count = ave(var1, var1, group, FUN = length))

который дает:

> df
   group var1 count
1      1    1     4
2      1    1     4
3      1    1     4
4      1    1     4
5      1    2     1
6      2    1     1
7      2    2     3
8      2    2     3
9      2    2     3
10     2    3     1

2: с data.table:

library(data.table)
setDT(df)[, count:=.N, by = .(group, var1)]

который дает тот же результат:

> df
    group var1 count
 1:     1    1     4
 2:     1    1     4
 3:     1    1     4
 4:     1    1     4
 5:     1    2     1
 6:     2    1     1
 7:     2    2     3
 8:     2    2     3
 9:     2    2     3
10:     2    3     1

Если вы хотите обобщить, вы можете использовать:

# with base R:
aggregate(id ~ group + var1, transform(df, id = 1), length)

# with 'dplyr':
count(df, group, var1)

# with 'data.table':
setDT(df)[, .N, by = .(group, var1)]

Ответ 4

Возможно, это новая функциональность, но это можно сделать с помощью одной команды dplyr:

df %>% add_count(group, var1)
   group  var1     n
 1     1     1     4
 2     1     1     4
 3     1     1     4
 4     1     1     4
 5     1     2     1
 6     2     1     1
 7     2     2     3
 8     2     2     3
 9     2     2     3
10     2     3     1