如何在R中计算因子频率并在新的数据帧中组织

我有这样一个数据帧：

test1 = data.frame("id" = c("FC01", "FC01", "FC22", "FC03", "FC01"),
                    "product" = c("p01", "p02", "p03", "p01", "p03"),
                    "year" = c("2018", "2017", "2015", "2018", "2016"))

test2 = data.frame("times" = c(3, 1), "id" = c("FC01", "FC03"),
                   "year" = c("2018, 2017, 2016", "2018"))

我需要找到2016年至2018年间购买的超过onc的ID，并知道他们购买了哪些产品以及购买的年份。 是否可以创建一个新的数据框来显示ID以及它们出现的次数，以及这是什么时候发生的？大概是这样的：

test1 = data.frame("id" = c("FC01", "FC01", "FC22", "FC03", "FC01"),
                    "product" = c("p01", "p02", "p03", "p01", "p03"),
                    "year" = c("2018", "2017", "2015", "2018", "2016"))

test2 = data.frame("times" = c(3, 1), "id" = c("FC01", "FC03"),
                   "year" = c("2018, 2017, 2016", "2018"))

我使用了

dplyr

，并尝试按id分组并过滤出现多次的每个id，但我不知道如何继续获得类似于test2的内容。非常感谢您提供这方面的任何提示。

test1$year%过滤器（介于（20162018年之间））
test1$year <- as.numeric(as.character(test1$year))

test1 %>% filter(between(year,2016,2018))
      %>% group_by(id)
      %>% summarize(times = n(),
          year = toString(unique(year)))


  id    times year          
  <fct> <int> <chr>         
1 FC01      3 2018 2017 2016
2 FC03      1 2018  

%>%分组人（id）
%>%汇总（次=n（），
年份=toString（唯一（年份）））
身份证年份
1 FC01 3 2018 2017 2016
2 FC03 1 2018

注:

• 获取

  times

  列很容易，我们只需使用实用函数

  dplyr:：n（）

• 对于粘贴的年（唯一）字符串名称列表，方法与

  toString（…）

  比

  paste0（as.character（…），collapse=''）更干净。

• 注意：我们必须使用

  unique（year）

  ，因为同一年可能有多个条目
• 为了能够

  过滤（在（2016年、2018年）之间）

  ，我们必须首先将

  年份

  设置为数字，而不是因子（或者至少，确保因子水平也为2015..2018，以便直接将

  设置为.numeric（）

  按预期工作，而不是给出1..4

---

%%>%filter（year，2016，2018））

只有当

year

是一个数字，而不是一个带有字符串标签的因子时，才最有效。因此，首先转换

test1$year始终将
year
等数字列保留为数字（除非您有充分理由将它们设置为因子，例如打印标签的自定义顺序）。如果它们成为factor的唯一原因是因为您
read.csv（）
没有
选项（'stringsAsFactors'=FALSE）
，那么请阅读这是一个黄金提示，@smci！非常感谢！很高兴能提供帮助。欢迎使用so！查看dplyr、data.table和tidyr教程，这些软件包的功能非常强大。