Получить сумму уникальных строк в табличной функции в R

Question

Предположим, у меня есть данные, что выглядит как этот

Id Name Price sales Profit Month Category Mode Supplier 
1 A  2  5  8  1  X K  John 
1 A  2  6  9  2  X K  John 
1 A  2  5  8  3  X K  John 
2 B  2  4  6  1  X L  Sam 
2 B  2  3  4  2  X L  Sam 
2 B  2  5  7  3  X L  Sam 
3 C  2  5  11  1  X M  John 
3 C  2  5  11  2  X L  John 
3 C  2  5  11  3  X K  John 
4 D  2  8  10  1  Y M  John 
4 D  2  8  10  2  Y K  John 
4 D  2  5  7  3  Y K  John 
5 E  2  5  9  1  Y M  Sam 
5 E  2  5  9  2  Y L  Sam 
5 E  2  5  9  3  Y M  Sam 
6 F  2  4  7  1  Z M  Kyle 
6 F  2  5  8  2  Z L  Kyle 
6 F  2  5  8  3  Z M  Kyle 

если применить table функцию, она будет только комбинаты являются строки и результат будет

K L M 
    X 4 4 1 
    Y 2 1 3 
    Z 0 1 2 

а что, если я хочу, а не сумма всех строк, но только сумма этих строк с уникальными Id так это выглядит, как

K L M 
    X 2 2 1 
    Y 1 1 2 
    Z 0 1 1 

Благодаря

Answer 1

Если df Ваш data.frame:

# Subset original data.frame to keep columns of interest 
df1 <- df[,c("Id", "Category", "Mode")] 
# Remove duplicated rows 
df1 <- df1[!duplicated(df1),] 
# Create table 
with(df1, table(Category, Mode)) 
#   Mode 
# Category K L M 
#  X 2 2 1 
#  Y 1 1 2 
#  Z 0 1 1 

---

Или в одной строке с помощью unique

table(unique(df[c("Id", "Category", "Mode")])[-1]) 

---

df <- structure(list(Id = c(1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 4L, 
4L, 4L, 5L, 5L, 5L, 6L, 6L, 6L), Name = structure(c(1L, 1L, 1L, 
2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 5L, 5L, 5L, 6L, 6L, 6L), .Label = c("A", 
"B", "C", "D", "E", "F"), class = "factor"), Price = c(2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L 
), sales = c(5L, 6L, 5L, 4L, 3L, 5L, 5L, 5L, 5L, 8L, 8L, 5L, 
5L, 5L, 5L, 4L, 5L, 5L), Profit = c(8L, 9L, 8L, 6L, 4L, 7L, 11L, 
11L, 11L, 10L, 10L, 7L, 9L, 9L, 9L, 7L, 8L, 8L), Month = c(1L, 
2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 
3L), Category = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L), .Label = c("X", "Y", "Z" 
), class = "factor"), Mode = structure(c(1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 
2L, 3L, 2L, 1L, 3L, 1L, 1L, 3L, 2L, 3L, 3L, 2L, 3L), .Label = c("K", 
"L", "M"), class = "factor"), Supplier = structure(c(1L, 1L, 
1L, 3L, 3L, 3L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 3L, 3L, 3L, 2L, 2L, 2L 
), .Label = c("John", "Kyle", "Sam"), class = "factor")), .Names = c("Id", 
"Name", "Price", "sales", "Profit", "Month", "Category", "Mode", 
"Supplier"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -18L)) 

Answer 2

Мы можем попробовать

library(data.table) 
dcast(unique(setDT(df1[c('Category', 'Mode', 'Id')])), 
      Category~Mode, value.var='Id', length) 
# Category K L M 
#1:  X 2 2 1 
#2:  Y 1 1 2 
#3:  Z 0 1 1 

---

Или с dplyr

library(dplyr) 
df1 %>% 
    distinct(Id, Category, Mode) %>% 
    group_by(Category, Mode) %>% 
    tally() %>% 
    spread(Mode, n, fill=0) 
# Category  K  L  M 
#  (chr) (dbl) (dbl) (dbl) 
#1  X  2  2  1 
#2  Y  1  1  2 
#3  Z  0  1  1 

Или, как @David Arenburg предложил, вариант вышеперечисленное

df1 %>% 
    distinct(Id, Category, Mode) %>% 
    select(Category, Mode) %>% 
    table()