Cara menghitung nilai yang berbeda menggunakan dplyr (dengan contoh)

Anda dapat menggunakan salah satu metode berikut untuk menghitung jumlah nilai berbeda dalam bingkai data R menggunakan fungsi n_distinct() dplyr :

Metode 1: Hitung nilai yang berbeda dalam sebuah kolom

 n_distinct(df$column_name)

Metode 2: Hitung nilai berbeda di semua kolom

 sapply(df, function (x) n_distinct(x))

Metode 3: Hitung nilai yang berbeda berdasarkan kelompok

 df %>%
group_by (grouping_column) %>%
summarize (count_distinct = n_distinct(values_column))

Contoh berikut menunjukkan cara menggunakan masing-masing metode ini dalam praktik dengan kerangka data berikut:

 library (dplyr)

#create data frame
df <- data. frame (team=c('A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'),
                 points=c(6, 6, 8, 10, 9, 9, 12, 12),
                 assists=c(3, 6, 4, 2, 4, 5, 5, 9))

#view data frame
df

  team points assists
1 to 6 3
2 to 6 6
3 to 8 4
4 to 10 2
5 B 9 4
6 B 9 5
7 B 12 5
8 B 12 9

Metode 1: Hitung nilai yang berbeda dalam sebuah kolom

Kode berikut menunjukkan cara menggunakan n_distinct() untuk menghitung jumlah nilai berbeda di kolom ‘tim’:

 #count distinct values in 'team' column
n_distinct(df$team)

[1] 2

Ada 2 nilai berbeda pada kolom ‘tim’.

Metode 2: Hitung nilai berbeda di semua kolom

Kode berikut menunjukkan cara menggunakan fungsi sapply() dan n_distinct() untuk menghitung jumlah nilai berbeda di setiap kolom bingkai data:

 #count distinct values in every column
sapply(df, function (x) n_distinct(x))

   team points assists 
      2 5 6

Dari hasilnya kita dapat melihat:

• Ada 2 nilai berbeda pada kolom ‘tim’
• Ada 5 nilai berbeda di kolom “poin”.
• Ada 6 nilai berbeda di kolom “bantuan”.

Metode 3: Hitung nilai yang berbeda berdasarkan kelompok

Kode berikut menunjukkan cara menggunakan fungsi n_distinct() untuk menghitung jumlah nilai berbeda per grup:

 #count distinct 'points' values by 'team'
df %>%
  group_by (team) %>%
  summarize (distinct_points = n_distinct(points))

# A tibble: 2 x 2
  team distinct_points 
1 to 3
2 B 2

Dari hasilnya kita dapat melihat:

• Ada 3 nilai poin berbeda untuk Tim A.
• Ada 2 nilai poin terpisah untuk Tim B.

Sumber daya tambahan

Tutorial berikut menjelaskan cara melakukan operasi umum lainnya menggunakan dplyr:

Cara mengkode ulang nilai menggunakan dplyr
Bagaimana cara mengganti NA dengan Zero di dplyr
Cara mengurutkan variabel berdasarkan kelompok menggunakan dplyr
Cara memilih baris pertama berdasarkan grup menggunakan dplyr