这似乎是一个简单的问题,但我一直在努力解决这个问题:
鉴于此数据框标识了id
与contact
谁分组的交互contactGrp
,
head(data)
id sesTs contact contactGrp relpos maxpos
1 6849 2012-06-25 15:58:34 peter west 0.000000 3
2 6849 2012-06-25 18:24:49 sarah south 0.500000 3
3 6849 2012-06-27 00:13:30 sarah south 1.000000 3
4 1235 2012-06-29 17:49:35 peter west 0.000000 2
5 1235 2012-06-29 23:56:35 peter west 1.000000 2
6 5893 2012-06-30 22:21:33 carl east 0.000000 1
有多少联系人unique(data$contactGrp)
与relpos=1
和maxpos>1
?
预期的结果是:
1 west 1
2 south 1
3 east 0
我尝试过的一小部分行:
aggregate(data, by=list('contactGrp'), FUN=count)
产生错误,没有过滤- using
data.table
似乎需要一个密钥,这在此数据中不是唯一的……</li> ddply(data,"contactGrp",summarise,count=???)
不确定使用哪个函数来填充count
列ddply(subset(data,maxpos>1 & relpos==0), c('contactGrp'), function(df)count(df$relpos))
有效,但给了我一个额外的专栏x
,感觉好像我把它复杂化了……</li>
SQL 会很简单:Select contactGrp, count(*) as cnt from data where … Group by contactGrp
但我正在努力学习R