<\/p>\n
Puoi utilizzare la funzione n()<\/strong> dal pacchetto dplyr<\/a> in R per contare il numero di osservazioni in un gruppo.<\/span><\/p>\n Ecco tre modi comuni per utilizzare questa funzionalit\u00e0 nella pratica:<\/span><\/p>\n Metodo 1: utilizzare n() per contare le osservazioni per gruppo<\/strong><\/span><\/p>\n Metodo 2: utilizzare n() per aggiungere una colonna che visualizza le osservazioni per gruppo<\/strong><\/span><\/p>\n Metodo 3: utilizzare n() per filtrare in base alle osservazioni per gruppo<\/strong><\/span><\/p>\n Gli esempi seguenti mostrano come utilizzare ciascun metodo nella pratica con il seguente frame di dati in R che contiene informazioni su vari giocatori di basket:<\/span><\/p>\n Il codice seguente mostra come utilizzare la funzione n()<\/strong> con la funzione summarise()<\/strong> per contare il numero di osservazioni per squadra<\/strong> :<\/span><\/p>\n Dal risultato possiamo vedere:<\/span><\/p>\n Il codice seguente mostra come utilizzare la funzione n()<\/strong> con la funzione mutate()<\/strong> per aggiungere una colonna al frame della data contenente il numero di osservazioni per squadra<\/strong> :<\/span><\/p>\n La nuova colonna chiamata count<\/strong> contiene il numero di squadre per ogni riga nel data frame.<\/span><\/span><\/p>\n Il codice seguente mostra come utilizzare la funzione n()<\/strong> con la funzione filter()<\/strong> per filtrare il frame di dati per mostrare solo quelle righe in cui la squadra appare pi\u00f9 di una volta:<\/span><\/p>\n Tieni presente che il frame di dati risultante contiene solo righe in cui la squadra \u00e8 “A” o “B”, perch\u00e9 queste sono le uniche squadre il cui numero \u00e8 maggiore di uno.<\/span><\/span><\/p>\n I seguenti tutorial spiegano come utilizzare altre funzioni comuni in R:<\/span><\/p>\n Come utilizzare la funzione across() in dplyr<\/a> Puoi utilizzare la funzione n() dal pacchetto dplyr in R per contare il numero di osservazioni in un gruppo. Ecco tre modi comuni per utilizzare questa funzionalit\u00e0 nella pratica: Metodo 1: utilizzare n() per contare le osservazioni per gruppo df %>% group_by(group_variable) %>% summarize(count = n()) Metodo 2: utilizzare n() per aggiungere una colonna che […]<\/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 Esempio 1: utilizzare n() per contare le osservazioni per gruppo<\/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
Esempio 2: utilizzare n() per aggiungere una colonna che visualizza le osservazioni per gruppo<\/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 Esempio 3: utilizzare n() per filtrare in base alle osservazioni per gruppo<\/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 Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h2>\n
Come utilizzare la funzione relocate() in dplyr<\/a>
Come utilizzare la funzione slice() in dplyr<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"