在每个组中计算向量或data.frame上元素出现的最简单方法是什么？
我的意思不是仅仅计算总数（就像其他stackoverflow问题所问的那样），而是给每个成功的事件赋予不同的数字。
例如这个简单的数据框：（但我将使用具有更多列的数据框）
mydata <- data.frame(A=c("A","A","A","B","B","A", "A"))
我找到了这个解决方案：
cbind(mydata,myorder=ave(rep(1,nrow(mydata)),mydata$A, FUN=cumsum))
结果如下：
A myorder
A 1
A 2
A 3
B 1
B 2
A 4
A 5
没有任何命令可以执行此操作吗？还是使用专业包装？
我希望它以后使用tidyr的spread（）函数。
我的问题与是否有一个汇总的FUN选项可以计算发生次数不同？因为我不想知道最后出现的总数，而是想知道直到每个元素的累积出现的次数。
好吧，我的问题有点复杂
mydata <- data.frame(group=c("x","x","x","x","y","y", "y"), letter=c("A","A","A","B","B","A", "A"))
我只知道解决上面写的第一个示例。但是，当我还希望通过第二个分组变量来处理该怎么办？像按组出现（字母）之类的东西。
group letter "occurencies within group"
x A 1
x A 2
x A 3
x B 1
y B 1
y A 1
y A 2
我找到了方法
ave（rep（1，nrow（mydata）），list（mydata $ group，mydata $ letter），FUN = cumsum）
虽然应该更容易一些。
使用 data.table
library(data.table)
setDT(mydata)
mydata[, myorder := 1:.N, by = .(group, letter)]
该by参数使表在称为的列组内处理A。.N是该组中的行数（如果by参数为空，则为表中的行数），因此对于每个子表，每行的索引从1到该子表中的行数。
mydata
group letter myorder
1: x A 1
2: x A 2
3: x A 3
4: x B 1
5: y B 1
6: y A 1
7: y A 2
或dplyr几乎相同的解决方案
mydata %>%
group_by(group, letter) %>%
mutate(myorder = 1:n())
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