使用dplyr进行计数和分组

我的目标只是计算每天每小时的记录数。我认为使用dplyr或data.table包可以找到一个简单的解决方案：

我的数据集非常简单：

> head(test)
        id       date hour
1 14869663 2018-01-24   17
2 14869664 2018-01-24   17
3 14869665 2018-01-24   17
4 14869666 2018-01-24   17
5 14869667 2018-01-24   17
6 14869668 2018-01-24   17

我只需要根据两个变量date和hour以及count进行分组。身份不重要。然而，dplyr中的这两种方法似乎并没有产生期望的结果—输入数据的长度相同（包括数百万条记录）的数据帧就是输出。我做错了什么

test %>% group_by(date, hour) %>% mutate(count = n())
test %>% add_count(date, hour)

输出将如下所示

> head(output)
n_records       date hour
1 700      2018-01-24   0
2 750      2018-01-24   1
3 730      2018-01-24   2
4 700      2018-01-24   3
5 721      2018-01-24   4
6 753      2018-01-24   5

等等

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有什么建议吗

这似乎起到了作用：

library(dplyr)
starwars %>% 
    group_by(gender, species) %>%
    count

看来h/t向Frank证明了count函数可以直接获取分组字段：

starwars %>% count(gender, species)

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这似乎起到了作用：

library(dplyr)
starwars %>% 
    group_by(gender, species) %>%
    count

看来h/t向Frank证明了count函数可以直接获取分组字段：

starwars %>% count(gender, species)

使用data.table

test[, .N, by=.(date, hour)]

使用data.table

test[, .N, by=.(date, hour)]

基地

如果我们想将NAs视为一个整体：

species1 <- factor(starwars$species, exclude = "")
gender1 <- factor(starwars$gender, exclude = "")
aggregate(name ~ gender1 + species1, data = starwars, length)

基地

如果我们想将NAs视为一个整体：

species1 <- factor(starwars$species, exclude = "")
gender1 <- factor(starwars$gender, exclude = "")
aggregate(name ~ gender1 + species1, data = starwars, length)

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测试%>%group\u按日期，小时%>%mutatecount=n这应该有效。你能创建一个小的可重复的例子来帮助我们解决这个问题吗？test%>%group\u bydate，hour%>%mutatecount=n这应该有效。你能创建一个小的可复制的例子来帮助我们解决这个问题吗？@Frank-一个更好的方法。我要补充一点。@Frank-一个更好的方法。我要补充一点。