使用R的table函数按ID分组实现multiple_products交叉频率统计

问题原因 #

你当前的代码存在两个核心问题：

• dplyr的group_by()仅为后续dplyr族函数声明分组逻辑，不会自动对原始行数据去重，直接传递给table()的还是完整的行级数据
• 管道操作中直接调用d$multiple_products是取原始数据的整列，完全不受上游group_by()逻辑的影响，所以统计结果是行级频率而非ID级频率，不同数据类型拼接还会触发类型错误

解决方案 #

方法1：仅使用R基础包实现 #

先提取ID和multiple_products的唯一组合，再调用table()统计：

# 每个ID仅保留一行对应记录，再统计频率
table(unique(d[, c("ID", "multiple_products")])$multiple_products)

运行输出即为你需要的结果：

0 1 
1 1

方法2：dplyr管道配合基础table()实现 #

如果习惯用管道操作，先做ID级去重再统计即可：

library(dplyr)
dtable <- d %>%
  # 保留ID和multiple_products的唯一组合，同ID仅保留1行
  distinct(ID, multiple_products) %>%
  # 提取multiple_products字段
  pull(multiple_products) %>%
  # 调用基础包table统计
  table()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者logjammin