r - 考虑到因子频率，如何通过客户 ID 聚合数据帧？

Question

我有一个记录不同客户购买的数据框，由他们的“ID”标识。此外，它还会记录他/她每次购买的地点，例如商店 #1 或商店 #2:

> head(data)
ID store
1    1
2    3
1    1
1    2
2    3
3    1
3    2

我一直在尝试做的是，对于每个客户，选择他/她购买最多的商店。我正在寻找的输出将是一个类似于以下内容的数据框:

ID store
1   1
2   3
3   1

ID #3 的客户在不同的商店进行了 2 次购买，聚合函数选择哪一个是无关紧要的。但是，ID 号 1 进行了 3 次购买，其中 2 次在商店 #1，1 次在商店 #2，所以我必须选择商店 #1。

我正在努力寻找任何一种方法来做到这一点，但我的方法是基于使用聚合函数
newdata <- aggregate(data$store,list(data$ID),FUN)
使用聚合函数是最好的方法吗？我在这里看到的问题是使用哪个函数作为 FUN。我曾尝试使用我在教程中找到的 Mode 函数，但没有任何成功，它被定义为:
Mode <- function(x) {
ux <- unique(x)
ux[which.max(tabulate(match(x, ux)))]
}
任何想法/想法？

谢谢，

贝尔纳多

Answer 1

您可以尝试使用 aggregate 基本上建立在您开始的想法的基础上。 .

aggregate(store ~ ID, data = df, function(x){
  x[which.max(table(x))]
})

#   ID store
# 1  1     1
# 2  2     3
# 3  3     1