在R中计算日期（作为一个类）

假设我在R中有一个简单的数据帧，如下所示：

#example data frame
a = c("red","red","green")
b = c("01/01/1900","01/02/1950","01/05/1990")
df = data.frame(a,b)
colnames(df)<-c("Color","Dates")

#示例数据帧
a=c（“红色”、“红色”、“绿色”）
b=c（“1900年1月1日”、“1950年2月1日”、“1990年5月1日”）
df=数据帧（a，b）
colnames（df）我们可以使用
data.table

library(data.table)
setDT(df)[, .(Dates = uniqueN(Dates)) , Color]
#   Color Dates
#1:   red     2
#2: green     1

或在R基中：

sapply(split(df, df$Color), nrow)
# green   red 
#     1     2 

使用tidyverse中的
dplyr
软件包：

library(dplyr)
df %>% group_by(Color) %>% summarise(n())
# # A tibble: 2 × 2
#    Color `n()`
#   <fctr> <int>
# 1  green     1
# 2    red     2

库（dplyr）
df%%>%分组依据（颜色）%%>%汇总（n（））
##A tible:2×2
#颜色'n（）`
#    
#1绿色1
#2红色2
这会起作用，但如果日期不唯一怎么办？因此，以红色为例，两个日期都是“01/01/1900”@knaslund使用这个答案将是1。你对那个案子的期望是什么？你需要
setDT（df）[，（Dates=.N），Color]
ah，是的，这看起来会非常有效！非常感谢。我最喜欢这个，太棒了。非常感谢。然而，一个复杂的情况是，假设有一个红色的NA，如下所示：
A=c（“红色”、“红色”、“红色”、“绿色”）
b=c（“01/01/1900”、“01/02/1950”、“NA”、“01/05/1990”）
df=data.frame（A，b）
NA

值开始：

df
library(dplyr)
df %>% group_by(Color) %>% summarise(n())
# # A tibble: 2 × 2
#    Color `n()`
#   <fctr> <int>
# 1  green     1
# 2    red     2