根据R中的因子级别进行聚合（创建新列？）

我有一个日期数组和一个类别数组。我想按日期聚合类别数组，计算出现的次数。如果我这样做：

array <- aggregate(array$category,by=list(array$date),FUN="length")

我想我必须创建新的数组来保存每个类别的出现。我已经编写了一个函数，在每个级别上执行for循环并创建一个新数组，但是我想知道是否有一种更快（并且代码更少）的方法来实现这一点

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谢谢大家!

这里有两种可能的简单解决方案（我将称您的数据集为

df

，尽管它的名称并不比

数组

更好）

或

还是用R基

df$occurrences <- 1
aggregate(occurrences ~ date + category, df, sum)
#         date category occurrences
# 1 04/07/2012        1           1
# 2 03/07/2012        3           1
# 3 05/07/2012        3           6
# 4 05/07/2012        4           4
# 5 05/07/2012        5           8

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这里有两种可能的简单解决方案（我将您的数据集称为

df

，尽管它的名称并不比

array

更好）

或

还是用R基

df$occurrences <- 1
aggregate(occurrences ~ date + category, df, sum)
#         date category occurrences
# 1 04/07/2012        1           1
# 2 03/07/2012        3           1
# 3 05/07/2012        3           6
# 4 05/07/2012        4           4
# 5 05/07/2012        5           8

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@akrun，我认为OP正在寻找

库（data.table）；setDT（数组）[，.N，.（类别，日期）]

@DavidArenburg是的，我没有测试它。谢谢，这就成功了，谢谢你@akrun，我认为OP正在寻找

库（data.table）；setDT（数组）[，.N，.（类别，日期）]

@DavidArenburg是的，我没有测试它。谢谢，这就成功了，谢谢你！我很感谢你的意见，谢谢！我更喜欢dplyr的解决方案，但我想这是一件很有品味的事情。你也可以用base R轻松地完成它，请参见我的编辑，尽管我选择的工具总是

数据。表
。我感谢你的输入，谢谢！我更喜欢dplyr的解决方案，但我想这是一件很有品味的事情。你也可以用base R轻松地完成它，请参见我的编辑，尽管我选择的工具总是
data.table
。
library(dplyr)
df %>%
  group_by(date, category) %>%
  summarise(occurrences = n())

# Source: local data table [5 x 3]
# Groups: date
# 
#         date category occurrences
# 1 05/07/2012        3           6
# 2 05/07/2012        4           4
# 3 05/07/2012        5           8
# 4 03/07/2012        3           1
# 5 04/07/2012        1           1

df$occurrences <- 1
aggregate(occurrences ~ date + category, df, sum)
#         date category occurrences
# 1 04/07/2012        1           1
# 2 03/07/2012        3           1
# 3 05/07/2012        3           6
# 4 05/07/2012        4           4
# 5 05/07/2012        5           8

subset(as.data.frame(table(df[2:1])), !!Freq)