计算 r 中的唯一因子答案

【问题标题】：counting unique factors in r计算 r 中的唯一因子
【发布时间】：2011-05-05 02:09:27
【问题描述】：

我想知道在记录的每个出生日期出生的独特水坝的数量。我的数据框类似于这个：

dam <- c("2A11","2A11","2A12","2A12","2A12","4D23","4D23","1X23")
bdate <- c("2009-10-01","2009-10-01","2009-10-01","2009-10-01",
           "2009-10-01","2009-10-03","2009-10-03","2009-10-03")
mydf <- data.frame(dam,bdate)
mydf
#    dam      bdate
# 1 2A11 2009-10-01
# 2 2A11 2009-10-01
# 3 2A12 2009-10-01
# 4 2A12 2009-10-01
# 5 2A12 2009-10-01
# 6 4D23 2009-10-03
# 7 4D23 2009-10-03
# 8 1X23 2009-10-03

我使用了aggregate(dam ~ bdate, data=mydf, FUN=length)，但它计算了在特定日期分娩的所有大坝

bdate dam
1 2009-10-01   5
2 2009-10-03   3

相反，我需要这样的东西：

mydf2
  bdate      dam
1 2009-10-01  2
2 2009-10-03  2

非常感谢您的帮助！

【问题讨论】：

标签： r unique r-factor

【解决方案1】：

怎么样：

aggregate(dam ~ bdate, data=mydf, FUN=function(x) length(unique(x)))

【讨论】：

【解决方案2】：

您也可以先对数据运行unique：

aggregate(dam ~ bdate, data=unique(mydf[c("dam","date")]), FUN=length)

那么您也可以使用table 代替aggregate，尽管输出会有些不同。

> table(unique(mydf[c("dam","date")])$bdate)

2009-10-01 2009-10-03 
         2          2

【讨论】：

+1 先运行unique 的好主意。但是请注意，这仅在 mydf 仅包含 dam 和 bdate 时才有效。
@Joshua：完全正确。我试图在我的数据上运行，但它无法得到我想要的。您提供的行完全符合我的要求，因为我的数据包含大约 60 个其他变量。
如果您确实有其他变量，那么只需使用您想要的两列。见编辑。

【解决方案3】：

这只是一个示例，说明如何思考问题以及解决问题的方法之一。

split.mydf <- with(mydf, split(x = mydf, f = bdate)) #each list element has only one date.
# it's just a matter of counting unique dams
unique.mydf <- lapply(X = split.mydf, FUN = unique)
#and then count the number of unique elements
unilen.mydf <- lapply(unique.mydf, length)
#you can do these two last steps in one go like so
lapply(split.mydf, FUN = function(x) length(unique(x)))

as.data.frame(unlist(unilen.mydf)) #data.frame is just a special list, so this is water to your mill

           unlist(unilen.mydf)
2009-10-01                   2
2009-10-03                   2

【讨论】：

很好的例子：对于那些发现这个线程的问题略有不同的人特别有用，因为它将步骤分开以便于理解。

【解决方案4】：

在 dplyr 中，您可以使用 n_distinct ：

library(tidyverse)
mydf %>%
  group_by(bdate) %>%
  summarize(dam = n_distinct(dam))

【讨论】：