如何在之前的计算中添加另一列，显示每年每月使用 R 中的 dplyr 的值的频率

Question

问题

我有一个大数据框（388 x 729），我正在尝试计算 14 年来每月（因子列）每年（数字列）新水仙花球茎（数字列）的频率。

我已经成功计算出从 2012 年到 2024 年每年每月发生该实验的天数。

现在我想向之前使用 R 代码创建的数据框添加一列，以显示每年每月新水仙花球茎的频率（见下文）。

有没有办法同时进行这两项计算？

提前非常感谢

数据框结构：

$Year               : num  2012 2012 2012 2012 2012 ... 
$ Month             : Factor w/ 18 levels "April","April ",..: 9 8 8 8 8 8 8 8 8 1 ...
$ Daffodil Bulbs    : num  0 3 0 3 2 1 0 0 0 0 ...

用于计算每年每月进行此实验的天数的 R 代码（2012 年至 2024 年）

Frequency_Days_Experiment<-MyDf %>% mutate(Month = factor(trimws(Month), levels = month.name, ordered = TRUE)) %>% 
                                group_by(Year, Month) %>% 
                                count()

虚拟代码：

tibble(
       Month = sample(month.name, 120, replace = TRUE),
       Year = sample(2012:2024, 120, replace = TRUE),
       Number_Daffodils = sample(1:5, 120, replace = TRUE)
      ) 

R 代码的输出

# A tibble: 96 × 3
# Groups:   Year, Month [96]
    Year Month        n
   <dbl> <ord>    <int>
 1  2012 January      1
 2  2012 February     8
 3  2012 April       18
 4  2012 May         21
 5  2012 June        27
 6  2012 July        12
 7  2012 October     12
 8  2012 November     4
 9  2012 December     3
10  2013 February     2
# ℹ 86 more rows

所需输出

# A tibble: 96 × 4
# Groups:   Year, Month, Frequency_Daffodils [96]
    Year Month        n                    n   
   <dbl> <ord>     <int>                <int>
 1  2012 January      1                   25
 2  2012 February     8                    5
 3  2012 April       18                   13 
 4  2012 May         21                   45
 5  2012 June        27                    9
 6  2012 July        12                   78
 7  2012 October     12                   12
 8  2012 November     4                   62
 9  2012 December     3                    1
10  2013 February     2                    8
# ℹ 86 more rows

Answer 1

这是Limey 提供的解决方案

New_Bulbs_Frequency<-MyDf %>% mutate(Month = factor(trimws(Month), levels = month.name, ordered = TRUE)) %>% 
                                group_by(Year, Month) %>% 
                                summarise(N = n(), New_Daffodils = sum(Frequncy_Daffodils))