r - 如何按组计算唯一值的数量？

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Counting unique / distinct values by group in a data frame

(11个答案)

3年前关闭。

ID= c('A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B')
color=c('white', 'green', 'orange', 'white', 'green', 'green')

d = data.frame (ID, color)

我想要的结果是

unique_colors=c(3,3,3,2,2,2)
d = data.frame (ID, color, unique_colors)

或在新数据框中更清晰c

ID= c('A','B')
unique_colors=c(3,2)
c = data.frame (ID,unique_colors)

我尝试了aggregate和ave以及by和with的不同组合，但我想它是这些功能的组合。

解决方案包括:

length(unique(d$color))

计算唯一元素的数量。

最佳答案

我认为您在这里错了。使用plyr时，不需要<-或data.table。

v> = 1.9.6的最新版本的data.table具有一个新的函数uniqueN()。

library(data.table) ## >= v1.9.6
setDT(d)[, .(count = uniqueN(color)), by = ID]
#    ID count
# 1:  A     3
# 2:  B     2

如果要使用计数创建新列，请使用:=运算符

setDT(d)[, count := uniqueN(color), by = ID]

或与dplyr一起使用n_distinct函数

library(dplyr)
d %>%
  group_by(ID) %>%
  summarise(count = n_distinct(color))
# Source: local data table [2 x 2]
# 
#   ID count
# 1  A     3
# 2  B     2

或者(如果需要新列)使用mutate而不是summary

d %>%
  group_by(ID) %>%
  mutate(count = n_distinct(color))

关于r - 如何按组计算唯一值的数量？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/28173677/

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