<\/p>\n
Sie k\u00f6nnen die Funktion n()<\/strong> aus dem dplyr-<\/a> Paket in R verwenden, um die Anzahl der Beobachtungen in einer Gruppe zu z\u00e4hlen.<\/span><\/p>\n Hier sind drei g\u00e4ngige M\u00f6glichkeiten, diese Funktion in der Praxis zu nutzen:<\/span><\/p>\n Methode 1: Verwenden Sie n(), um Beobachtungen nach Gruppe zu z\u00e4hlen<\/strong><\/span><\/p>\n Methode 2: Verwenden Sie n(), um eine Spalte hinzuzuf\u00fcgen, die Beobachtungen nach Gruppe anzeigt<\/strong><\/span><\/p>\n Methode 3: Verwenden Sie n(), um basierend auf Beobachtungen nach Gruppen zu filtern<\/strong><\/span><\/p>\n Die folgenden Beispiele zeigen, wie jede Methode in der Praxis mit dem folgenden Datenrahmen in R verwendet wird, der Informationen \u00fcber verschiedene Basketballspieler enth\u00e4lt:<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie die Funktion n()<\/strong> mit der Funktion summarise()<\/strong> verwendet wird, um die Anzahl der Beobachtungen pro Team<\/strong> zu z\u00e4hlen:<\/span><\/p>\n Aus dem Ergebnis k\u00f6nnen wir sehen:<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie Sie die Funktion n()<\/strong> mit der Funktion mutate()<\/strong> verwenden, um dem Datumsrahmen eine Spalte hinzuzuf\u00fcgen, die die Anzahl der Beobachtungen pro Team<\/strong> enth\u00e4lt:<\/span><\/p>\n Die neue Spalte namens count<\/strong> enth\u00e4lt die Anzahl der Teams f\u00fcr jede Zeile im Datenrahmen.<\/span><\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie Sie die Funktion n()<\/strong> mit der Funktion filter()<\/strong> verwenden, um den Datenrahmen so zu filtern, dass nur die Zeilen angezeigt werden, in denen das Team mehr als einmal vorkommt:<\/span><\/p>\n Beachten Sie, dass der resultierende Datenrahmen nur Zeilen enth\u00e4lt, in denen das Team \u201eA\u201c oder \u201eB\u201c ist, da dies die einzigen Teams sind, deren Anzahl gr\u00f6\u00dfer als eins ist.<\/span><\/span><\/p>\n Die folgenden Tutorials erkl\u00e4ren, wie Sie andere g\u00e4ngige Funktionen in R verwenden:<\/span><\/p>\n So verwenden Sie die Funktion across() in dplyr<\/a> Sie k\u00f6nnen die Funktion n() aus dem dplyr- Paket in R verwenden, um die Anzahl der Beobachtungen in einer Gruppe zu z\u00e4hlen. Hier sind drei g\u00e4ngige M\u00f6glichkeiten, diese Funktion in der Praxis zu nutzen: Methode 1: Verwenden Sie n(), um Beobachtungen nach Gruppe zu z\u00e4hlen df %>% group_by(group_variable) %>% summarize(count = n()) Methode 2: Verwenden […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n df %>%\n group_by(group_variable) %>%\n summarize(count = n())\n<\/strong><\/span><\/pre>\n df %>%\n group_by(group_variable) %>%\n mutate(count = n())<\/strong><\/span><\/pre>\n df %>%\n group_by(group_variable) %>%\n filter(n() > 15<\/span> )<\/strong><\/span><\/pre>\n #create data frame\n<\/span>df <- data. frame<\/span> (team=c('A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'C'),\n points=c(22, 25, 25, 20, 29, 13),\n assists=c(10, 12, 9, 4, 11, 10),\n rebounds=c(9, 8, 5, 10, 14, 12))\n\n#view data frame\n<\/span>df\n\n team points assists rebounds\n1 A 22 10 9\n2 A 25 12 8\n3 to 25 9 5\n4 B 20 4 10\n5 B 29 11 14\n6 C 13 10 12\n<\/strong><\/pre>\n Beispiel 1: Verwenden Sie n(), um Beobachtungen nach Gruppen zu z\u00e4hlen<\/strong><\/span><\/h2>\n
library<\/span> (dplyr)\n\n#count number of observations by team<\/span>\ndf %>%\n group_by(team) %>%\n summarize(count = n())\n\n# A tibble: 3 x 2\n team count\n \n1 to 3\n2 B 2\n3 C 1<\/strong><\/pre>\n\n
Beispiel 2: Verwenden Sie n(), um eine Spalte hinzuzuf\u00fcgen, die Beobachtungen nach Gruppe anzeigt<\/strong><\/span><\/h2>\n
library<\/span> (dplyr)\n\n#add new column that shows number of observations by team<\/span>\ndf %>%\n group_by(team) %>%\n mutate(count = n())\n\n# A tibble: 6 x 5\n# Groups: team [3]\n team points assists rebounds count\n \n1 to 22 10 9 3\n2 to 25 12 8 3\n3 to 25 9 5 3\n4 B 20 4 10 2\n5 B 29 11 14 2\n6 C 13 10 12 1<\/strong><\/pre>\n Beispiel 3: Verwenden Sie n(), um basierend auf Beobachtungen nach Gruppen zu filtern<\/strong><\/span><\/h2>\n
library<\/span> (dplyr)\n\n#filter rows where team count is greater than 1<\/span>\ndf %>%\n group_by(team) %>%\n filter(n() > 1<\/span> )\n\n# A tibble: 5 x 4\n# Groups: team [2]\n team points assists rebounds\n \n1 A 22 10 9\n2 A 25 12 8\n3 to 25 9 5\n4 B 20 4 10\n5 B 29 11 14<\/strong><\/pre>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h2>\n
So verwenden Sie die Funktion relocate() in dplyr<\/a>
So verwenden Sie die Funktion \u201eslice()\u201c in dplyr<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"