Dplyr を使用して個別の値をカウントする方法 (例あり)
dplyrのn_distinct()関数を使用して、次のいずれかの方法を使用して、R データ フレーム内の個別の値の数をカウントできます。
方法 1: 列内の個別の値を数える
n_distinct(df$column_name)
方法 2: すべての列の個別の値をカウントする
sapply(df, function (x) n_distinct(x))
方法 3: グループごとに個別の値をカウントする
df %>% group_by (grouping_column) %>% summarize (count_distinct = n_distinct(values_column))
次の例は、次のデータ フレームでこれらの各メソッドを実際に使用する方法を示しています。
library (dplyr)
#create data frame
df <- data. frame (team=c('A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'),
points=c(6, 6, 8, 10, 9, 9, 12, 12),
assists=c(3, 6, 4, 2, 4, 5, 5, 9))
#view data frame
df
team points assists
1 to 6 3
2 to 6 6
3 to 8 4
4 to 10 2
5 B 9 4
6 B 9 5
7 B 12 5
8 B 12 9
方法 1: 列内の個別の値を数える
次のコードは、 n_distinct()を使用して、「チーム」列内の個別の値の数をカウントする方法を示しています。
#count distinct values in 'team' column
n_distinct(df$team)
[1] 2
「チーム」列には2 つの異なる値があります。
方法 2: すべての列の個別の値をカウントする
次のコードは、 sapply()関数とn_distinct()関数を使用して、データ フレームの各列内の個別の値の数をカウントする方法を示しています。
#count distinct values in every column
sapply(df, function (x) n_distinct(x))
team points assists
2 5 6
結果から次のことがわかります。
- 「チーム」列には2 つの異なる値があります
- 「ポイント」列には5 つの異なる値があります
- 「ヘルプ」列には6 つの異なる値があります
方法 3: グループごとに個別の値をカウントする
次のコードは、 n_distinct()関数を使用してグループごとの個別の値の数を数える方法を示しています。
#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
結果から次のことがわかります。
- チーム A には3 つの異なるポイント値があります。
- チーム B には2 つの別々のポイント値があります。
追加リソース
次のチュートリアルでは、dplyr を使用して他の一般的な操作を実行する方法について説明します。
dplyrを使用して値を再コード化する方法
dplyr で NA をゼロに置き換える方法
dplyr を使用して変数をグループ別に並べ替える方法
dplyrを使用してグループごとに最初の行を選択する方法