Подсчитывать новые значения за дату в группе

Одна возможность:

library(dplyr)

df %>%
  arrange(Date = as.Date(Date, "%d-%m-%y")) %>%
  group_by(Group, Value) %>%
  mutate(New = row_number()) %>%
  group_by(Group, Date) %>%
  summarise(New = sum(New == 1))

Выход:

# A tibble: 4 x 3
# Groups:   Group [2]
  Group Date       New
  <fct> <fct>    <int>
1 A     01-01-19     3
2 A     02-01-19     1
3 B     01-01-19     3
4 B     02-01-19     1

Вышеприведенное предполагает, что ваша дата указана в формате day-month-year; если это не так, вы просто меняете "%d-%m-%y" на "%m-%d-%y".

Используя dplyr, мы можем сначала group_byGroup создать столбец (orig), который будет TRUE, если он будет виден впервые в группе. Затем мы group_byGroup и Date и подсчитываем количество таких исходных значений.

library(dplyr)

df %>%
  group_by(Group) %>%
  mutate(orig = !duplicated(Value)) %>%
  group_by(Group, Date) %>%
  summarise(new_values = sum(orig))

#  Group     Date     new_values
#   <fct> <fct>         <int>
#1   A     01-01-19          3
#2   A     02-01-19          1
#3   B     01-01-19          3
#4   B     02-01-19          1

Функция rowid подсчитывает появление комбинации столбцов, начиная с 1:

library(data.table)
setDT(DT)

DT[, new := rowid(Group, Value) == 1L]
DT[, .(n_new = sum(new)), by=.(Group, Date)]
#    Group     Date n_new
# 1:     A 01-01-19     3
# 2:     A 02-01-19     1
# 3:     B 01-01-19     3
# 4:     B 02-01-19     1

library(data.table)

dt <- data.table(read.table(text = "
01-01-19,A,X
01-01-19,A,Y
01-01-19,A,Z
02-01-19,A,X
02-01-19,A,Y
02-01-19,A,Z
02-01-19,A,W
01-01-19,B,X
01-01-19,B,Y
01-01-19,B,Z
02-01-19,B,X
02-01-19,B,X
02-01-19,B,Z
02-01-19,B,V
",sep = ",",strip.white = TRUE))

setnames(dt,c("date","group","value"))

Одним из решений было бы найти уникальные значения по группам. Затем просуммируйте уникальные значения по группе и дате.

##     > dt[,dup:=!duplicated(value),.(group)][,sum(dup),.(group,date)]
## group     date V1
## 1:     A 01-01-19  3
## 2:     A 02-01-19  1
## 3:     B 01-01-19  3
## 4:     B 02-01-19  1