在r中创建基于其他列自动递增的列

我的数据框包含客户ID、产品和日期。我需要创建一个列，在每次customerID或日期更改时生成事务id

我的数据帧当前看起来像：

CustomerID产品--日期

23---------abv--------12-12-14

23-----------------gfs-------12-14

18-------gra-------12-12-14

52-------我们-----14-12-14

23-------qwe------16-12-14

我需要使用r填充transactionID列

CustomerID产品--日期------事务ID

23--------abv-----12-12-14---1

23---------gfs---------12-12-14---1

18---------gra------12-12-14----2

52----我们----14-12-14----3

23----qwe----16-12-14----4

我有一个csv文件中的数据。我无法在excel中创建此列，因为文件太大，excel无法打开整个文件

---

谢谢你的帮助

假设列

CustomerID

和

date

已排序

indx <- as.character(interaction(df[c(1,3)]))
df$transactionID <- cumsum(c(TRUE,indx[-1]!=indx[-length(indx)]))
df$transactionID
#[1] 1 1 2 3 4

或

数据

---

df根据您对我的评论的回复，您可能还对“data.table”中的
.GRP
感兴趣：

库（data.table）
##以防行发生故障
我们还需要了解其他规则吗？“日期”列是否已排序？如果第7行中有
CustomerID==23
和
date==12-12-14
的情况，这是另一个交易ID还是1？谢谢！customerID==23和date==12-12-14组合不会再次出现在第7行或更高版本中。很好的选择。如果我们知道OP想要什么就更好了：-）+1@AnandaMahto谢谢，我认为无论排序与否，
match
或
factor
都应该有效。我以前从你那里学过这种索引。但是，这是额外的信息+1:）@jazzurro，也许可以开始合作？我相信你已经知道这一点，但是已经有很多优秀的R作者活跃在这里了；我关心的是内容的重新整理。@AnandaMahto你只是让我意识到一些重要的事情（例如，Gitbook）。我错过了一件大事。我的耻辱。当您创建
SOfun
时，许多伟大的R用户都知道人们在这里会问什么。今天早些时候，有一个问题得到了5-6个答案。我在回答中使用了你的
getanID
。如果我们能确定一些常见的主题，如子集问题、字符串等，并使用各种软件包编译可能的解决方案，那将是一个很棒的文档。我从您的回答中学到了
.GRP
。非常感谢。我想知道
[]
到底做什么？我运行了有和没有它的代码，但我看到了相同的结果。这是为什么？@jazzurro，这是我们很久以前通过电子邮件讨论的问题。根据您使用的“data.table”的版本，在使用
：=
时可能看不到输出，除非您显式调用
[]
（这将打印输出）。请参阅1.9.5版自述文件的第二部分，第2点。啊，没错！我在想什么？？？再次感谢你。是的，我需要查看结果。
indx1 <- c(indx, indx[1])
as.numeric(factor(indx1, levels=unique(indx1)))
#[1] 1 1 2 3 4 1

match(indx1, unique(indx1))
#[1] 1 1 2 3 4 1

df <- structure(list(CustomerID = c(23L, 23L, 18L, 52L, 23L), Product =
c("abv", "gfs", "gra", "wer", "qwe"), date = c("12-12-14", "12-12-14", 
"12-12-14", "14-12-14", "16-12-14")), .Names = c("CustomerID", 
"Product", "date"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -5L))

library(data.table)
## In case rows get out of order
DT <- as.data.table(df, keep.rownames = TRUE) 
DT[, transactionID := .GRP, by = list(CustomerID, date)][]
   rn CustomerID Product     date transactionID
1:  1         23     abv 12-12-14             1
2:  2         23     gfs 12-12-14             1
3:  3         18     gra 12-12-14             2
4:  4         52     wer 14-12-14             3
5:  5         23     qwe 16-12-14             4