您可以将其转换为factor。

df$journey <- as.integer(factor(df$tours))

df$journey
#[1] 1 1 1 2 2 2

或者使用match和unique。

match(df$tours, unique(df$tours))

也可以使用factor并使用unclass获取整数值。这里保存了levels，允许返回原始值。

df$journey <- unclass(factor(df$tours))

df$journey
#[1] 1 1 1 2 2 2
#attr(,"levels")
#[1] "ansc123123" "baa3999"   

levels(df$journey)[df$journey]
#[1] "ansc123123" "ansc123123" "ansc123123" "baa3999"    "baa3999"   
#[6] "baa3999"

dplyr方法可以是将mutate与cur_group_id()和.by命令一起使用：

df %>% 
  mutate(journey = cur_group_id(), .by = tours)

或者对于dplyr的旧版本：

df %>% 
  group_by(tours) %>%
  mutate(journey = group_indices())

输出：

#        tours order journey
# 1 ansc123123     1       1
# 2 ansc123123     2       1
# 3 ansc123123     3       1
# 4    baa3999     1       2
# 5    baa3999     2       2
# 6    baa3999     3       2

library(data.table)

setDT(df)

df[, journey := .GRP, tours]

带有dplyr 1.1.0https://dplyr.tidyverse.org/reference/group_data.html
我们可以用途：group_indices()返回一个整数向量，其长度与.data相同，后者给出每行所属的组。

library(dplyr)
df %>% 
  group_by(tours) %>% 
  group_indices()

[1] 1 1 1 2 2 2