如何在因素與發生次數搜索

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發現這三部電影已經在同一天推出的日期，並將其存儲在變量date_three如何在因素與發生次數搜索

releasedate<-count(bollywood$Rdate) 

> releasedate 

      x freq 
1 01-05-2015 1 
2 02-10-2015 2 
3 03-07-2015 1 
4 04-09-2015 1 
5 04-12-2015 1 
6 05-06-2015 1 
7 06-02-2015 1 
8 06-03-2015 1 
9 07-08-2015 1 
10 08-05-2015 2 
11 09-01-2015 1 
12 09-10-2015 1 
13 10-04-2015 1 
14 11-09-2015 1 
15 12-06-2015 1 
16 12-11-2015 1 
17 13-02-2015 1 
18 13-03-2015 1 
19 14-08-2015 1 
20 15-05-2015 1 
21 16-01-2015 1 
22 16-10-2015 1 
23 17-04-2015 1 
24 17-07-2015 1 
25 18-09-2015 1 
26 18-12-2015 2 
27 19-06-2015 1 
28 20-02-2015 1 
29 20-03-2015 1 
30 21-08-2015 2 
31 22-05-2015 1 
32 22-10-2015 1 
33 23-01-2015 2 
34 25-09-2015 2 
35 26-06-2015 1 
36 27-02-2015 2 
37 27-11-2015 1 
38 28-05-2015 1 
39 28-08-2015 1 
40 30-01-2015 2 
41 30-10-2015 3 
42 31-07-2015 1 

>subset(releasedate$x,releasedate$freq==3) 
>[1] 30-10-2015 
42 Levels: 01-05-2015 02-10-2015 03-07-2015 04-09-2015 04-12-2015 ... 31-07-2015

有沒有其他辦法，我可以搜索在矢量元素由他們沒有發生？

來源

2016-06-08 Deepak Bhattacharya

你究竟需要什麼這是從你的解決方案有什麼不同？還有其他方法可以做任何事情。 – effel

我需要找出3個電影在哪裏發佈的日期。我通過使用plyr包發現了一個解決方案，然後使用count函數將x和freq存儲在releasedate中，然後將子集x放在freq = 3的位置。是否有其他方式它呢？ –

你可以在base R中使用'aggregate'，或使用'.N'使用'data.table'。 – effel

隨着dplyr：

library(dplyr) 

date_three = bollywood %>% count(Rdate) %>% filter(n >= 3)

隨着data.table：

library(data.table) 

date_three = setDT(bollywood)[ , list(freq=.N), by = Rdate ][freq >= 3]

或稍多直接

date_three = setDT(bollywood)[, if (.N >= 3L) .(freq = .N), by = Rdate]

FWIW，這裏有一些計時：

# Fake data 
set.seed(2488) 
bollywood=data.frame(Rdate=sample(seq(as.Date("2015-01-01"), as.Date("2015-12-31"), "1 day"), 
            1e6, replace=TRUE)) 

microbenchmark::microbenchmark(
    eipiDplyr = bollywood %>% count(Rdate) %>% filter(n >= 3), 
    eipiDT = setDT(bollywood)[ , list(freq=.N), by = Rdate ][freq >= 3], 
    ArunDT = setDT(bollywood)[, if (.N >= 3L) .(freq = .N), by = Rdate], 
    times=20)

Unit: milliseconds 
     expr  min  lq  mean median  uq  max neval cld 
eipiDplyr 47.76676 51.21090 56.37334 53.48006 62.16901 71.94527 20 b 
    eipiDT 43.41946 45.22264 47.57584 46.37179 47.97606 58.91733 20 a 
    ArunDT 42.97207 44.62598 47.76645 46.40803 51.46064 56.89516 20 a

來源

2016-06-08 22:22:32 eipi10

謝謝@阿倫。我的'data.table'技能有點，呃，基本。 – eipi10

不用擔心..只是想表明我們可以避免中間數據並直接得到結果。 – Arun

如何在因素與發生次數搜索

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