R中依据user列内容分类按年统计垃圾清理活动数据的方法

核心思路是先新增用户类型标识列，再按年份+用户类型分组统计细分指标，最后合并总体指标即可，全部基于tidyverse实现：

首先加载依赖包：

library(tidyverse)

完整处理代码：

# 1. 计算不同用户类型的细分指标
type_stat <- df %>%
  # 新增用户类型标识：包含Individual为个人用户，否则为团体用户
  mutate(
    user_type = if_else(str_detect(user, "Individual"), "个人用户", "团体用户")
  ) %>%
  group_by(year, user_type) %>%
  summarise(
    活动数 = n(),
    清理物品数 = sum(items, na.rm = TRUE),
    用户数 = n_distinct(user, na.rm = TRUE),
    .groups = "drop"
  ) %>%
  # 把长表转宽，用户类型作为列前缀
  pivot_wider(
    id_cols = year,
    names_from = user_type,
    values_from = c(活动数, 清理物品数, 用户数)
  )

# 2. 计算总体指标
total_stat <- df %>%
  group_by(year) %>%
  summarise(
    总活动数 = n(),
    总清理物品数 = sum(items, na.rm = TRUE),
    总用户数 = n_distinct(user, na.rm = TRUE),
    .groups = "drop"
  )

# 3. 合并两类指标得到最终汇总表
final_summary <- total_stat %>%
  left_join(type_stat, by = "year")

# 可选：调整列名格式为更易读的样式
final_summary <- final_summary %>%
  rename_with(~str_replace(., "(.*)_(个人用户|团体用户)", "\\2\\1"), starts_with(c("活动数", "清理物品数", "用户数")))

输出的final_summary每一行对应一个年份的汇总数据，包含所有需求的总体指标、个人用户细分指标、团体用户细分指标，可直接导出为表格使用。

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