R语言按id分组统计每组内列值为A的数量实现方法问询

问题原因 #

你原来的代码中row_number()函数的作用是返回分组内当前行的行序号，无法统计整个分组中符合value == "A"条件的总记录数，因此无法得到预期结果。

正确实现代码（dplyr版本） #

library(dplyr)
df1 <- df %>% 
  group_by(id) %>% 
  mutate(number_A = sum(value == "A", na.rm = TRUE)) %>% 
  ungroup() # 不需要后续分组操作的话可以加上解除分组

逻辑说明 #

• value == "A"会对每一行返回布尔值，等于"A"为TRUE，否则为FALSE，遇到NA会返回NA
• sum()计算时自动将TRUE转为1、FALSE转为0，加上na.rm = TRUE参数可以忽略NA值的干扰，统计出当前id分组下value为"A"的总个数
• mutate()会将分组统计得到的总个数填充到该id分组的所有行，完全匹配你预期的输出格式

可选：基础R实现 #

如果你不想加载第三方包，可以用基础R的ave()函数实现相同效果：

df$number_A <- ave(df$value, df$id, FUN = function(x) sum(x == "A", na.rm = TRUE))

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Yebelay Berehan