Tengo un marco de datos de muestra "datos" de la siguiente manera:

X            Y  Month   Year    income
2281205 228120  3   2011    1000
2281212 228121  9   2010    1100
2281213 228121  12  2010    900
2281214 228121  3   2011    9000
2281222 228122  6   2010    1111
2281223 228122  9   2010    3000
2281224 228122  12  2010    1889
2281225 228122  3   2011    778
2281243 228124  12  2010    1111
2281244 228124  3   2011    200
2281282 228128  9   2010    7889
2281283 228128  12  2010    2900
2281284 228128  3   2011    3400
2281302 228130  9   2010    1200
2281303 228130  12  2010    2000
2281304 228130  3   2011    1900
2281352 228135  9   2010    2300
2281353 228135  12  2010    1333
2281354 228135  3   2011    2340

Quiero usar elddply para calcular el ingreso de cada unoY(noX), si tengo cuatro observaciones para cada Y (por ejemplo, para 2281223 con los meses 6,9,12 de 2010 y el mes 3 de 2011). Si tengo menos de cuatro observaciones (por ejemplo, para Y = 228130), simplemente quiero ignorarlo. Yo uso los siguientes comandos enR para el propósito anterior:

require(plyr)
     # the data are in the data csv file
    data<-read.csv("data.csv")
    # convert Y (integers) into factors
    y<-as.factor(y)
    # get the count of each unique Y
    count<-ddply(data,.(Y), summarize, freq=length(Y))
    # get the sum of each unique Y 
    sum<-ddply(data,.(Y),summarize,tot=sum(income))
    # show the sum if number of observations for each Y is less than 4
    colbind<-cbind(count,sum)
    finalsum<-subset(colbind,freq>3)

Mi salida es la siguiente:

>colbind
       Y freq      Y   tot
1 228120    1 228120  1000
2 228121    3 228121 11000
3 228122    4 228122  6778
4 228124    2 228124  1311
5 228128    3 228128 14189
6 228130    3 228130  5100
7 228135    3 228135  5973
>finalsum
       Y freq    Y.1  tot
3 228122    4 228122 6778

El código anterior funciona, pero requiere muchos pasos. Por lo tanto, me gustaría saber si hay una forma sencilla de realizar la tarea anterior (utilizando el paquete plyr).