R中有序发生的计算

我有一个数据集，其中包括：

客人id客人 入住日期 100个其他变量我宁愿保持不变 我一直在计算客人在以下酒店的总入住次数：

数据对于plyr，我们可以使用顺时针而不是长度

还是和rowid在一起

数据 使用plyr，我们可以使用顺时针而不是长度

还是和rowid在一起

数据 看看函数：

看看函数：

我们可以使用“匹配”和“唯一”来计算入住次数

另一种方法是将因子转换为整数

data %>% group_by(guest) %>% mutate(stays = as.integer(factor(checkInDate)))

基准R：

data$stays <- with(data, ave(checkInDate, guest, FUN = function(x) 
                             as.integer(factor(x))))

我们可以使用“匹配”和“唯一”来计算入住次数

另一种方法是将因子转换为整数

data %>% group_by(guest) %>% mutate(stays = as.integer(factor(checkInDate)))

基准R：

data$stays <- with(data, ave(checkInDate, guest, FUN = function(x) 
                             as.integer(factor(x))))

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@我加了一句this@akrun我已经添加了这个我应该添加的是，数据目前没有按任何东西排序，所以我不确定方法1或2是否有效。对于rowid方法，我在as.IDatecheckInDate中得到错误：尽管数据$checkInDate是一个东西，但找不到对象“checkInDate”。@Adam是的，这就是我将行号与as.DatecheckInDate一起使用的原因order@Adam抱歉，错误是因为我忘记添加setDT以转换为data.table。Updated@Adam更新了plyr方法。此外，我还应该补充一点，数据目前没有按任何方式排序，所以我不确定方法一或两是否有效。对于rowid方法，我在as.IDatecheckInDate中得到错误：尽管数据$checkInDate是一个东西，但找不到对象“checkInDate”。@Adam是的，这就是我将行号与as.DatecheckInDate一起使用的原因order@Adam抱歉，错误是因为我忘记添加setDT以转换为data.table。Updated@Adam更新了plyr方法。也

data <- structure(list(checkInDate = c("2020-02-01", "2020-03-01", "2020-04-01", 
"2020-02-01", "2020-03-01", "2020-02-01", "2019-02-01"), guest = c("longstring1", 
"longstring1", "longstring1", "longstring2", "longstring2", "longstring3", 
"longstring4")), row.names = c(NA, -7L), class = "data.frame")

library(plyr)

data <- data.frame(
  guest = sample(1:10, 100, replace = T)
)

ddply(data, .(guest), transform, Stays = order(guest))

library(dplyr)

data %>% 
   group_by(guest) %>% 
   mutate(stays = match(checkInDate, unique(checkInDate)))

#  checkInDate guest       stays
#  <chr>       <chr>       <int>
#1 2020-02-01  longstring1     1
#2 2020-03-01  longstring1     2
#3 2020-04-01  longstring1     3
#4 2020-02-01  longstring2     1
#5 2020-03-01  longstring2     2
#6 2020-02-01  longstring3     1
#7 2019-02-01  longstring4     1

data$stays <- with(data, ave(checkInDate, guest, FUN = function(x) 
                             match(x, unique(x))))

library(data.table)
setDT(data)[, stays := match(checkInDate, unique(checkInDate)), guest]

data %>% group_by(guest) %>% mutate(stays = as.integer(factor(checkInDate)))

data$stays <- with(data, ave(checkInDate, guest, FUN = function(x) 
                             as.integer(factor(x))))

setDT(data)[, stays := as.integer(factor(checkInDate)), guest]