根据dplyr中的范围总结条件

这是我的例子的一个例子。 样本数据：

 df <- data.frame(ID = c(1, 1, 2, 2, 3, 5), A = c("foo", "bar", "foo", "foo", "bar", "bar"),
 B =     c(1, 5, 7, 23, 54, 202))

df
  ID   A   B
1  1 foo   1
2  1 bar   5
3  2 foo   7
4  2 foo  23
5  3 bar  54
6  5 bar 202

我使用package

dplyr

尝试了此代码：

df %>%
  group_by(ID) %>%
  summarize(count=n(), count_0_5 = n(B>=0 & B<5))

df%>%
分组依据（ID）%>%
总结（count=n（），count\u 0\u 5=n（B>=0&B=0&B=0&B可能替换
n（B>=0&B=0&B
库（dplyr）
图书馆（tidyr）
df%%>%分组依据（ID）%%>%
变异（B_cut=cut（B，c（0,5,10,15,201000），labels=c（'count_0_5'，'count_5_10'，'count_10_15'，'count_15_20'，'count_20_1000'）），count=n（）%%
分组依据（ID，B切）%>%变异（n=n（））%>%切片（1）%>%选择（-A，-B）%>%
排列（B_切，n）
#第二种选择
左加入（df%>%groupby（ID）%>%summary（n=n（）），
df%>%变异（B_cut=cut（B，c（0,5,10,15,201000），labels=c（'count_0_5'，'count_5_10'，'count_10_15'，'count_15_20'，'count_20_1000'））>%
计数（ID，B_切割）%>%排列（B_切割，n），
由class='ID'）
#一个tibble:4x5
#组别:ID[4]
ID计数计数\u 0\u 5计数\u 5\u 10计数\u 20\u 1000
1 12不适用
2 NA 11
3 3 1 NA 1
4 5 1 NA 1
@Vojtěch Kania抱歉，前面的答案中有一个错误，请检查这一个。
df %>%
  group_by(ID) %>%
  summarize(count=n(), count_0_5 = n(B>=0 & B<5))

`Error in n(B>=0 & B<5) : 
  unused argument (B>=0 & B<5)`

library(dplyr)
library(tidyr)
df %>% group_by(ID) %>%
   mutate(B_cut = cut(B, c(0,5,10,15,20,1000), labels = c('count_0_5','count_5_10','count_10_15','count_15_20','count_20_1000')), count=n()) %>% 
   group_by(ID,B_cut) %>% mutate(n=n()) %>% slice(1) %>% select(-A,-B) %>% 
   spread(B_cut, n)

#2nd option
left_join(df %>% group_by(ID) %>% summarise(n=n()), 
          df %>% mutate(B_cut = cut(B, c(0,5,10,15,20,1000), labels = c('count_0_5','count_5_10','count_10_15','count_15_20','count_20_1000'))) %>% 
                 count(ID,B_cut) %>% spread(B_cut,n), 
          by='ID')

# A tibble: 4 x 5
# Groups:   ID [4]
     ID count count_0_5 count_5_10 count_20_1000
  <dbl> <int>     <int>      <int>         <int>
1     1     2         2         NA            NA
2     2     2        NA          1             1
3     3     1        NA         NA             1
4     5     1        NA         NA             1