R - 如何计算数据集中的行按类别

我正在处理简单问题，但无法找到如何在R中实现简单聚合。我想要计数数据中每个类别（ID）的行数用下面的例子设置：R - 如何计算数据集中的行按类别

Date Col1 Col2 ID 
21/01/2003 1 2 1 
27/01/2003 3 6 2 
28/01/2003 4 5 2 
29/01/2003 5 6 3 
30/01/2003 1 0 2

我试过了*应用函数没有运气。最接近的答案我能得到我的问题是使用聚合函数：

aggregate(fact, by=list(fact$ID), FUN=length)

的问题是，它显示在一个数据集，而不是仅仅ID &计数的所有列。我怎样才能让它变得更好。

Group.1 Date Col1 Col2 ID 
1   1 117  117  117 117 
2   2 1041 1041 1041 1041 
3   3 243  243  243 243 
4   4 474  474  474 474

理想：我想ID重命名为分类和计数成卷，所以它看起来是这样的：

Category Volume 
     1 117 
     2 1041 
     3 243 
     4 474

更新：

2014-09-24 BI Dude

通常当我要统计不同值的频率对一个变量我使用table函数而不是aggregate。你可以的table输出传递到data.frame函数来得到你想要的数据结构（我以前setNames设置变量名）：

(counts <- setNames(data.frame(table(dat$ID)), c("Category", "Volume"))) 
# Category Volume 
# 1  1  1 
# 2  2  3 
# 3  3  1

2014-09-24 18:57:08 josliber

感谢josilber为即时答复。我收到一个错误：找不到函数“setnames”。 – 2014-09-24 19:00:16

@BIDude对不起，这是'data.table'包中的函数......来自R的一个是'setNames'。我已经更新了答案。 – josliber 2014-09-24 19:06:31

所有工作正常。谢谢。 – 2014-09-24 19:19:50

您可以使用count从plyr

> library(plyr) 
> setNames(count(df, "ID"), c("Category", "Volume")) 
# Category Volume 
# 1  1  1 
# 2  2  3 
# 3  3  1

2014-09-24 18:58:54

谢谢。它安装plyr后效果很好。 – 2014-09-24 19:19:08

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