¿Cómo contar el número de valores únicos por grupo?

ID= c('A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B') color=c('white', 'green', 'orange', 'white', 'green', 'green') d = data.frame (ID, color) 

Mi resultado deseado es

 unique_colors=c(3,3,3,2,2,2) d = data.frame (ID, color, unique_colors) 

o más claro en un nuevo dataframe c

 ID= c('A','B') unique_colors=c(3,2) c = data.frame (ID,unique_colors) 

He intentado diferentes combinaciones de aggregate y ave , así como by y with y supongo que es una combinación de esas funciones.

La solución incluiría:

 length(unique(d$color)) 

para calcular la cantidad de elementos únicos

Creo que lo has entendido mal aquí. No es necesario ni en plyr ni <- cuando se usa data.table .

Las versiones recientes de data.table , v> = 1.9.6, tienen una nueva función uniqueN() solo para eso.

 library(data.table) ## >= v1.9.6 setDT(d)[, .(count = uniqueN(color)), by = ID] # ID count # 1: A 3 # 2: B 2 

Si desea crear una nueva columna con los recuentos, use el operador :=

 setDT(d)[, count := uniqueN(color), by = ID] 

O con dplyr usa la función n_distinct

 library(dplyr) d %>% group_by(ID) %>% summarise(count = n_distinct(color)) # Source: local data table [2 x 2] # # ID count # 1 A 3 # 2 B 2 

O (si desea una nueva columna) use mutate lugar de summary

 d %>% group_by(ID) %>% mutate(count = n_distinct(color))