¿Existe una solución en R para generar combinaciones únicas y su frecuencia?

Question

Aquí está mi código. Estoy tratando de generar todas las combinaciones no repetidas de la columna Comida y cuántas veces aparece dada la columna ID.

customerDataFrame <- data.frame(CustomerID = c('A', 'B', 'B', 'C', 'D', 'D'),
                                Food = c('Pizza', 'Pizza', 'Tacos', 'Tacos', 'Tacos', 'Pizza'))

customerDataFrame %>% 
  group_by(CustomerID) %>% 
  summarise_all(funs(toString(unique(.)))) %>%
  ungroup() %>%
  group_by(Food) %>%
  summarise(n= n())

Aquí está la salida ahora mismo:

# A tibble: 4 x 2
  Food             n
  <chr>        <int>
1 Pizza            1
2 Pizza, Tacos     1
3 Tacos            1
4 Tacos, Pizza     1

Esto es técnicamente incorrecto porque los clientes que compran (pizza, tacos) y (tacos, pizza) deben estar en el mismo grupo. No importa en qué orden compren.

( Obtuve el código de esta respuesta: usando dplyr para crear un vector de combinaciones únicas de valores para un grupo dado )

Esto es lo que estoy tratando de conseguir:

# A tibble: 4 x 2
  Food             n
  <chr>        <int>
1 Pizza            1
2 Pizza, Tacos     2
3 Tacos            1

Answer 1

Prueba esto. Puede duplicar summarise()para obtener el resultado esperado:

library(dplyr)
#Code
new <- customerDataFrame %>%
  arrange(CustomerID,Food)%>%
  group_by(CustomerID) %>%
  summarise(Food=paste0(Food,collapse = ',')) %>%
  group_by(Food,.drop = T) %>%
  summarise(N=n())

Producción:

# A tibble: 3 x 2
  Food            N
  <chr>       <int>
1 Pizza           1
2 Pizza,Tacos     2
3 Tacos           1

Se puede alcanzar la misma salida usando toString():

#Code 2
new <- customerDataFrame %>%
  arrange(CustomerID,Food)%>%
  group_by(CustomerID) %>%
  summarise(Food=toString(Food)) %>%
  group_by(Food,.drop = T) %>%
  summarise(N=n())

Answer 2

Cuando está colapsando usando toString sortel Food.

library(dplyr)

customerDataFrame %>% 
  group_by(CustomerID) %>% 
  summarise(Food = toString(sort(Food))) %>%
  count(Food)

#   Food            n
#  <chr>        <int>
#1 Pizza            1
#2 Pizza, Tacos     2
#3 Tacos            1

Answer 3

En base R, podemos usar tableconaggregate

table(aggregate(Food ~ CustomerID, 
   customerDataFrame[do.call(order, customerDataFrame),], FUN = toString)$Food)

#  Pizza Pizza, Tacos        Tacos 
#      1            2            1