如何按站点唯一日期统计访问次数，排除捕获类型干扰

需要新增一列，按站点分组统计唯一访问次数，但当前方法因存在new和recapture两种capture_type，会将同一日期的不同记录计为独立访问（例如admin_pond站点2022-05-19的recapture记录被标记为visit_4，实际应统一标记为visit_3）。要求实现同一站点+同一日期的所有记录共享同一个visit编号，不受capture_type影响。

示例数据 #

data <- structure(list(site = c("admin_pond", "admin_pond", "admin_pond", 
"admin_pond"), date = structure(c(19123, 19130, 19131, 19131), class = "Date"), 
    n = c(9L, 15L, 11L, 9L), capture_type = c("new", "new", "new", 
    "recapture")), row.names = c(NA, -4L), class = c("tbl_df", 
"tbl", "data.frame"))

当前方法的问题 #

当前代码仅按site分组后用1:n()生成编号，会把同一日期的不同capture_type记录当成独立访问，导致编号错误：

bull_frog_visits <- data %>% 
  group_by(site) %>% 
  mutate(n_visit = 1:n(),
         n_visit = paste0("visit_", n_visit, sep = ""))

head(bull_frog_visits)

解决方案 #

方法一：使用dense_rank()直接生成编号 #

利用dense_rank()对组内的date进行排序，相同日期会得到相同的排名，直接生成统一的visit编号：

bull_frog_visits <- data %>% 
  group_by(site) %>% 
  mutate(n_visit = paste0("visit_", dense_rank(date)))

# 查看结果
bull_frog_visits

方法二：先构建日期-编号映射表再合并 #

先提取每个站点的唯一日期并生成编号，再通过关联合并回原数据，逻辑更直观：

# 构建站点-日期的访问编号映射表
visit_map <- data %>% 
  distinct(site, date) %>% 
  group_by(site) %>% 
  mutate(n_visit = paste0("visit_", row_number()))

# 合并到原数据
bull_frog_visits <- data %>% 
  left_join(visit_map, by = c("site", "date"))

# 查看结果
bull_frog_visits

两种方法都能实现需求：admin_pond站点2022-05-19的两条记录会统一标记为visit_3，同一日期的访问不会因capture_type被拆分。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Eizy