<\/p>\n
Anda dapat menggunakan metode berikut untuk menghitung jumlah nilai unik dalam kolom bingkai data di R:<\/span><\/p>\n Metode 1: Gunakan Basis R<\/strong><\/span><\/p>\n Metode 2: gunakan dplyr<\/strong><\/span><\/p>\n Contoh berikut menunjukkan cara menggunakan setiap metode dalam praktik dengan kerangka data berikut:<\/span><\/p>\n Kode berikut menunjukkan cara menghitung jumlah nilai unik di kolom titik<\/strong> bingkai data menggunakan fungsi dasar R:<\/span><\/p>\n Terdapat 7 nilai unik pada kolom poin<\/strong> .<\/span><\/p>\n Untuk menghitung jumlah nilai unik di setiap kolom bingkai data, kita dapat menggunakan fungsi sapply()<\/strong> :<\/span><\/p>\n Dari hasilnya kita dapat melihat:<\/span><\/p>\n Kode berikut menunjukkan cara menghitung jumlah nilai berbeda pada kolom poin<\/strong> menggunakan fungsi n_distinct()<\/strong> dari paket dplyr:<\/span><\/p>\n Terdapat 7 nilai unik pada kolom poin<\/strong> .<\/span><\/p>\n Untuk menghitung jumlah nilai unik di setiap kolom bingkai data, kita dapat menggunakan fungsi sapply()<\/strong> :<\/span><\/p>\n Dari hasilnya kita dapat melihat:<\/span><\/p>\n Perhatikan bahwa hasil ini cocok dengan metode dasar R.<\/span><\/p>\n Tutorial berikut menjelaskan cara melakukan tugas umum lainnya di R:<\/span><\/p>\n Cara menghitung duplikat di R<\/a> Anda dapat menggunakan metode berikut untuk menghitung jumlah nilai unik dalam kolom bingkai data di R: Metode 1: Gunakan Basis R length(unique(df$my_column)) Metode 2: gunakan dplyr library (dplyr) n_distinct(df$my_column) Contoh berikut menunjukkan cara menggunakan setiap metode dalam praktik dengan kerangka data berikut: #create data frame df <- data. frame (team=c(‘A’, ‘A’, ‘A’, ‘A’, ‘B’, ‘B’, […]<\/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 length(unique(df$my_column))\n<\/strong><\/pre>\n
library<\/span> (dplyr)\n\nn_distinct(df$my_column)\n<\/strong><\/pre>\n #create data frame\n<\/span>df <- data. frame<\/span> (team=c('A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C', 'D'),\n points=c(10, 13, 14, 14, 18, 19, 20, 20, 22))\n\n#view data frame\n<\/span>df\n\n team points\n1 to 10\n2 to 13\n3 to 14\n4 to 14\n5 B 18\n6 B 19\n7 C 20\n8 C 20\n9 D 22<\/span><\/strong><\/pre>\n Metode 1: Hitung nilai unik di kolom menggunakan basis R<\/strong><\/span><\/h2>\n
#count unique values in points column\n<\/span>length(unique(df$points))\n\n[1] 7\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n #count unique values in each column\n<\/span>sapply(df, function<\/span> (x) length(unique(x)))\n\n team points \n 4 7<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n\n
Metode 2:<\/strong><\/span> Hitung nilai unik di kolom menggunakan dplyr<\/strong><\/span><\/h2>\n
library<\/span> (dplyr)\n\n#count unique values in points column\n<\/span>n_distinct(df$points)\n\n[1] 7\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n library<\/span> (dplyr)<\/span>\n\n#count unique values in each column\n<\/span>sapply(df, function<\/span> (x) n_distinct(x))\n\n team points \n 4 7<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n\n
Sumber daya tambahan<\/span><\/strong><\/h2>\n
Cara menghitung nilai unik berdasarkan grup di R<\/a>
Cara menghitung banyaknya nilai NA pada setiap kolom di R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"