<\/p>\n
\u00c8 possibile utilizzare uno dei seguenti metodi per contare il numero di valori distinti in un frame di dati R utilizzando la funzione n_distinct()<\/strong> di dplyr<\/a> :<\/span><\/p>\n Metodo 1: conta valori distinti in una colonna<\/strong><\/span><\/p>\n Metodo 2: conta valori distinti in tutte le colonne<\/strong><\/span><\/p>\n Metodo 3: conta valori distinti per gruppo<\/strong><\/span><\/p>\n I seguenti esempi mostrano come utilizzare nella pratica ciascuno di questi metodi con il seguente frame di dati:<\/span><\/p>\n Il codice seguente mostra come utilizzare n_distinct()<\/strong> per contare il numero di valori distinti nella colonna ‘team’:<\/span><\/p>\n Ci sono 2<\/strong> valori distinti nella colonna “squadra”.<\/span><\/p>\n Il codice seguente mostra come utilizzare le funzioni sapply()<\/strong> e n_distinct()<\/strong> per contare il numero di valori distinti in ciascuna colonna del frame di dati:<\/span><\/p>\n Dal risultato possiamo vedere:<\/span><\/p>\n Il codice seguente mostra come utilizzare la funzione n_distinct()<\/strong> per contare il numero di valori distinti per gruppo:<\/span><\/p>\n Dal risultato possiamo vedere:<\/span><\/p>\n I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre operazioni comuni utilizzando dplyr:<\/span><\/p>\n Come ricodificare i valori utilizzando dplyr<\/a> \u00c8 possibile utilizzare uno dei seguenti metodi per contare il numero di valori distinti in un frame di dati R utilizzando la funzione n_distinct() di dplyr : Metodo 1: conta valori distinti in una colonna n_distinct(df$column_name) Metodo 2: conta valori distinti in tutte le colonne sapply(df, function (x) n_distinct(x)) Metodo 3: conta valori distinti per […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n n_distinct(df$column_name)\n<\/strong><\/pre>\n
sapply(df, function<\/span> (x) n_distinct(x))<\/strong><\/pre>\n df %>%<\/span><\/strong>\ngroup_by<\/span> (grouping_column) %>%<\/span><\/strong>\nsummarize<\/span> (count_distinct = n_distinct(values_column))<\/span><\/strong><\/pre>\n library<\/span> (dplyr)\n\n#create data frame\n<\/span>df <- data. frame<\/span> (team=c('A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'),\n points=c(6, 6, 8, 10, 9, 9, 12, 12),\n assists=c(3, 6, 4, 2, 4, 5, 5, 9))\n\n#view data frame<\/span>\ndf\n\n team points assists\n1 to 6 3\n2 to 6 6\n3 to 8 4\n4 to 10 2\n5 B 9 4\n6 B 9 5\n7 B 12 5\n8 B 12 9\n<\/span><\/strong><\/pre>\n Metodo 1: conta valori distinti in una colonna<\/strong><\/span><\/h3>\n
#count distinct values in 'team' column\nn_distinct(df$team)\n\n[1] 2\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Metodo 2: conta valori distinti in tutte le colonne<\/strong><\/span><\/h3>\n
#count distinct values in every column<\/span>\nsapply(df, function<\/span> (x) n_distinct(x))<\/span>\n\n team points assists \n 2 5 6<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n\n
Metodo 3: conta valori distinti per gruppo<\/strong><\/span><\/h3>\n
#count distinct 'points' values by 'team'\n<\/span>df %>%\n group_by<\/span> (team) %>%\n summarize<\/span> (distinct_points = n_distinct(points))\n\n# A tibble: 2 x 2\n team distinct_points \n1 to 3\n2 B 2\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n\n
Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n
Come sostituire NA con Zero in dplyr<\/a>
Come ordinare le variabili per gruppo usando dplyr<\/a>
Come selezionare la prima riga per gruppo utilizzando dplyr<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"