Como contar o número de valores únicos por grupo?

ID= c('A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B') color=c('white', 'green', 'orange', 'white', 'green', 'green') d = data.frame (ID, color) 

Meu resultado desejado é

 unique_colors=c(3,3,3,2,2,2) d = data.frame (ID, color, unique_colors) 

ou mais claro em um novo dataframe c

 ID= c('A','B') unique_colors=c(3,2) c = data.frame (ID,unique_colors) 

Eu tentei diferentes combinações de aggregate e ave , bem como by e with e suponho que é uma combinação dessas funções.

A solução includeia:

 length(unique(d$color)) 

para calcular o número de elementos únicos.

Eu acho que você entendeu tudo errado aqui. Não há necessidade nem em plyr ou <- ao usar data.table .

Versões recentes de data.table , v> = 1.9.6, possuem uma nova function uniqueN() apenas para isso.

 library(data.table) ## >= v1.9.6 setDT(d)[, .(count = uniqueN(color)), by = ID] # ID count # 1: A 3 # 2: B 2 

Se você quiser criar uma nova coluna com as contagens, use o operador :=

 setDT(d)[, count := uniqueN(color), by = ID] 

Ou com dplyr use a function n_distinct

 library(dplyr) d %>% group_by(ID) %>% summarise(count = n_distinct(color)) # Source: local data table [2 x 2] # # ID count # 1 A 3 # 2 B 2 

Ou (se você quiser uma nova coluna) use mutate vez de summary

 d %>% group_by(ID) %>% mutate(count = n_distinct(color))