Как подсчитать количество уникальных значений по группе?

ID= c('A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B')
color=c('white', 'green', 'orange', 'white', 'green', 'green')

d = data.frame (ID, color)

Мой желаемый результат

unique_colors=c(3,3,3,2,2,2)
d = data.frame (ID, color, unique_colors)

или более ясно в новом фрейме данных c

ID= c('A','B')
unique_colors=c(3,2)
c = data.frame (ID,unique_colors)

Я пробовал разные комбинации aggregate и ave, а также by и with, и я полагаю, что это комбинация этих функций.

Решение будет включать:

length(unique(d$color))

чтобы вычислить количество уникальных элементов.

Ответ 1

Думаю, у вас здесь все не так. Нет необходимости ни в plyr, либо <- при использовании data.table.

Последние версии data.table, v >= 1.9.6, имеют для этого новую функцию uniqueN().

library(data.table) ## >= v1.9.6
setDT(d)[, .(count = uniqueN(color)), by = ID]
#    ID count
# 1:  A     3
# 2:  B     2

Если вы хотите создать новый столбец со счетами, используйте оператор :=

setDT(d)[, count := uniqueN(color), by = ID]

Или с помощью dplyr используйте функцию n_distinct

library(dplyr)
d %>%
  group_by(ID) %>%
  summarise(count = n_distinct(color))
# Source: local data table [2 x 2]
# 
#   ID count
# 1  A     3
# 2  B     2

Или (если вы хотите новый столбец) используйте mutate вместо summary

d %>%
  group_by(ID) %>%
  mutate(count = n_distinct(color))