获得R中数据帧列的独特组合的计数，而从数据消除重复列

Question

，我有以下数据：

A B C D  E 
1 130 288 6 80 57299 
2 288 130 6 57299 80 
3 288 130 6 57299 80 
4 288 130 6 57299 80 
5 288 130 6 57299 80 
6 288 130 6 57299 80 
7 288 130 6 57299 80 
8 288 130 6 57299 80 
9 288 130 6 57299 80 
10 130 288 6 80 57299 

我想获得这些列的独特组合的数量，并附加频率列到现有的数据框，而不会消除重复的行。下面是我想

A B C D  E  Freq 
1 130 288 6 80 57299 2 
2 288 130 6 57299 80  8 
3 288 130 6 57299 80  8 
4 288 130 6 57299 80  8 
5 288 130 6 57299 80  8 
6 288 130 6 57299 80  8 
7 288 130 6 57299 80  8 
8 288 130 6 57299 80  8 
9 288 130 6 57299 80  8 
10 130 288 6 80 57299 2 

试图df_0 <- count(df, A,B,C,D,E) %>% ungroup()给我

A B C D  E  Freq 
1 130 288 6 80 57299 2 
2 288 130 6 57299 80  8 

通过消除重复。

我怎么去呢？

Answer 1

[R dplyrmutate

dat%>%group_by_(.dots=names(dat))%>%dplyr::mutate(Freq=n()) 

的Python transform

df['Freq']=df.groupby(list(df))['A'].transform('count') 

Answer 2

它看起来像你想add_count：

df_0 <- add_count(df, A,B,C,D,E) 

从帮助页面?count：

add_tally()增加了一列“N”基于项目的每个现有中的数字表组，而add_count()是一个快捷方式，也可以进行分组。这些功能是tally()和count()，因为mutate()是summarise()：它们添加了一个附加列而不是折叠每个组。