cuente el número de filas en un marco de datos en R basado en el grupo [duplicar]

La función count() en plyr hace lo que usted quiere:

library(plyr)

count(mydf, "MONTH-YEAR")

Usando el conjunto de datos de ejemplo que Ananda simuló, aquí hay un ejemplo usando aggregate(), que es parte del núcleo R. aggregate() solo necesita algo para contar como función de los diferentes valores de MONTH-YEAR. En este caso, usé VALUE como la cosa a contar:

aggregate(cbind(count = VALUE) ~ MONTH.YEAR, 
          data = mydf, 
          FUN = function(x){NROW(x)})

Que te da..

  MONTH.YEAR count
1  FEB. 2012     2
2  JAN. 2012     2
3  MAR. 2012     1

library(plyr)
ddply(data, .(MONTH-YEAR), nrow)

Esto le dará la respuesta, si "MES-AÑO" es una variable. Primero, intente unique (data MONTH MONTH-YEAR) y vea si devuelve valores únicos (sin duplicados).

Luego, por encima de simple split-apply-combine devolverá lo que está buscando.

Intente usar la función count en dplyr:

library(dplyr)
dat1_frame %>% 
    count(MONTH.YEAR)

No estoy seguro de cómo obtuvo MES-AÑO como nombre de variable. Mi versión R no permite tal nombre de variable, así que lo reemplacé con MES.AÑO.

Como nota al margen, el error en su código fue que dat1_frame %.% group_by(MONTH-YEAR) sin una función summarise devuelve el marco de datos original sin ninguna modificación. Por lo tanto, desea utilizar

dat1_frame %>%
    group_by(MONTH.YEAR) %>%
    summarise(count=n())

Solo para completar los datos.tabla solución:

library(data.table)

mydf <- structure(list(ID = c(110L, 111L, 121L, 131L, 141L), 
                       MONTH.YEAR = c("JAN. 2012", "JAN. 2012", 
                                      "FEB. 2012", "FEB. 2012", 
                                      "MAR. 2012"), 
                       VALUE = c(1000L, 2000L, 3000L, 4000L, 5000L)), 
                  .Names = c("ID", "MONTH.YEAR", "VALUE"), 
                  class = "data.frame", row.names = c(NA, -5L))

setDT(mydf)
mydf[, .(`Number of rows` = .N), by = MONTH.YEAR]

   MONTH.YEAR Number of rows
1:  JAN. 2012              2
2:  FEB. 2012              2
3:  MAR. 2012              1

Aquí hay otra forma de usar aggregate para contar filas por grupo:

my.data <- read.table(text = '
    month.year    my.cov
      Jan.2000     apple
      Jan.2000      pear
      Jan.2000     peach
      Jan.2001     apple
      Jan.2001     peach
      Feb.2002      pear
', header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE, na.strings = NA)

rows.per.group  <- aggregate(rep(1, length(my.data$month.year)),
                             by=list(my.data$month.year), sum)
rows.per.group

#    Group.1 x
# 1 Feb.2002 1
# 2 Jan.2000 3
# 3 Jan.2001 2

Supongamos que tenemos un marco de datos df_data como se muestra a continuación

> df_data
   ID MONTH-YEAR VALUE
1 110   JAN.2012  1000
2 111   JAN.2012  2000
3 121   FEB.2012  3000
4 131   FEB.2012  4000
5 141   MAR.2012  5000

Para contar el número de filas en df_data agrupadas por columna MES-AÑO, puede usar:

> summary(df_data$`MONTH-YEAR`)

FEB.2012 JAN.2012 MAR.2012 
   2        2        1 

la función summary creará una tabla a partir del argumento factor, luego creará un vector para el resultado (línea 7 & 8)