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我有一个包含 2 列、ID 号和品牌的数据框:
X1 X2
1234 A89
1234 A87
1234 A87
1234 A32
1234 A27
1234 A27
1235 A12
1235 A14
1235 A14
1236 A32
1236 A32
1236 A27
1236 A12
1236 A12
1236 A14
1236 A89
1236 A87
1237 A99
1237 A98
A89, A87
A32, A27
A12, A14
df %>%
group_by(X1,X2) %>%
mutate(n = n()) %>%
group_by(X1) %>%
slice(which.max(n)) %>%
select(-n)
最佳答案
这是在基础 R 中实现的方法。我们拆分 X2
来自 X1
然后为每个子组获取两个值的组合。然后我们捕获三个最常见的。
with(data.frame(table(unlist(lapply(split(df$X2, df$X1), function(x)
combn(unique(x), min(2, length(x)), paste, collapse = "-"))))),
as.character(Var1[head(order(Freq, decreasing = TRUE), 3)]))
#[1] "A12-A14" "A32-A27" "A89-A87"
df = structure(list(X1 = c(1234L, 1234L, 1234L, 1234L, 1234L, 1234L,
1235L, 1235L, 1235L, 1236L, 1236L, 1236L, 1236L, 1236L, 1236L,
1236L, 1236L, 1237L, 1237L), X2 = c("A89", "A87", "A87", "A32",
"A27", "A27", "A12", "A14", "A14", "A32", "A32", "A27", "A12",
"A12", "A14", "A89", "A87", "A99", "A98")), .Names = c("X1",
"X2"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -19L))
关于r - 寻找最频繁的组合,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/45491421/
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