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我是 dplyr 的新手,我需要计算一组中的不同值。这是一个表格示例:
data <- data.frame(aa = c(1, 2, 3, 4, NA),
bb = c('a', 'b', 'a', 'c', 'c'))
我知道我可以做这样的事情:
library(dplyr)
by_bb <- group_by(data, bb, add = TRUE)
summarise(by_bb, mean(aa, na.rm = TRUE), max(aa), sum(!is.na(aa)), length(aa))
但是如果我想要唯一元素的数量?
我能做到:
> summarise(by_bb, length(unique(unlist(aa))))
bb length(unique(unlist(aa)))
1 a 2
2 b 1
3 c 2
如果我想排除 NA,我可以这样做:
> summarise(by_bb,length(unique(unlist(aa[!is.na(aa)]))))
bb length(unique(unlist(aa[!is.na(aa)])))
1 a 2
2 b 1
3 c 1
但它对我来说有点难以阅读。有没有更好的方法来进行这种总结?
最佳答案
这个选项怎么样:
library(magrittr)
data %>% # take the data.frame "data"
filter(!is.na(aa)) %>% # Using "data", filter out all rows with NAs in aa
group_by(bb) %>% # Then, with the filtered data, group it by "bb"
summarise(Unique_Elements = n_distinct(aa)) %>% # Now summarise with unique elements per group
ungroup()
#Source: local data frame [3 x 2]
#
# bb Unique_Elements
#1 a 2
#2 b 1
#3 c 1
使用filter
过滤掉aa
有NA的行,然后按列bb
对数据进行分组,然后通过计数进行汇总aa
列的唯一元素按 bb
组排列。
如您所见,我正在使用管道运算符 %>%
,您可以在使用 dplyr 时使用它来“管道”或“链接”命令。这可以帮助您编写易于阅读的代码,因为它更自然,例如您从左到右编写代码,从上到下编写代码,而不是从内到外深度嵌套(如示例代码中所示)。
在问题的第一部分中,您写道:
I know I can do things like:
by_bb<-group_by(data, bb, add = TRUE)
summarise(by_bb, mean(aa, na.rm=TRUE), max(aa), sum(!is.na(aa)), length(aa))
这是执行此操作的另一个选项(将多个函数应用于同一列):
data %>%
filter(!is.na(aa)) %>%
group_by(bb) %>%
summarise_each(list(mean = mean, max = max, sum = sum, n_distinct = n_distinct), aa)
#Source: local data frame [3 x 5]
#
# bb mean max sum n_distinct
#1 a 2 3 4 2
#2 b 2 2 2 1
#3 c 4 4 4 1
关于r - 以可读的方式获取不同的 dplyr 计数,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/26720349/
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