<\/p>\n
Je kunt de volgende methoden gebruiken om het aantal unieke waarden per groep in R te tellen:<\/span><\/p>\n Methode 1: Gebruik Base R<\/strong><\/span><\/p>\n Methode 2: gebruik dplyr<\/strong><\/span><\/p>\n Methode 3: data.table gebruiken<\/strong><\/span><\/p>\n Elke methode retourneert exact hetzelfde resultaat, maar de basis-R-methode is doorgaans aanzienlijk langzamer bij het werken met grote dataframes.<\/span><\/p>\n De volgende voorbeelden laten zien hoe u elk van deze methoden in de praktijk kunt gebruiken met het volgende dataframe:<\/span><\/p>\n De volgende code laat zien hoe je het aantal verschillende puntwaarden voor elk team kunt tellen met basis R:<\/span><\/p>\n Uit het resultaat kunnen we zien:<\/span><\/p>\n De volgende code laat zien hoe je het aantal verschillende puntwaarden voor elk team kunt tellen met behulp van dplyr:<\/span><\/p>\n Merk op dat deze resultaten overeenkomen met die van de basis R-methode.<\/span><\/span><\/p>\n De volgende code laat zien hoe u het aantal verschillende puntwaarden voor elk team kunt tellen met behulp van data.table:<\/span><\/p>\n Merk op dat deze resultaten overeenkomen met die van de vorige twee methoden.<\/span><\/p>\n In de volgende tutorials wordt uitgelegd hoe u andere veelvoorkomende bewerkingen kunt uitvoeren met dplyr:<\/span><\/p>\n Hoe waarden te hercoderen met dplyr<\/a> Je kunt de volgende methoden gebruiken om het aantal unieke waarden per groep in R te tellen: Methode 1: Gebruik Base R results <- aggregate(data=df, values_var~group_var, function (x) length ( unique (x))) Methode 2: gebruik dplyr library (dplyr) results <- df %>% group_by(group_var) %>% summarize(count = n_distinct (values_var)) Methode 3: data.table gebruiken library (data.table) df […]<\/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":[],"class_list":["post-2891","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-gids"],"yoast_head":"\n results <- aggregate(data=df, values_var~group_var, function<\/span> (x) length<\/span> ( unique<\/span> (x)))\n<\/strong><\/pre>\n library<\/span> (dplyr)\n\nresults <- df %>%\n group_by(group_var) %>%\n summarize(count = n_distinct<\/span> (values_var))\n<\/strong><\/pre>\n library<\/span> (data.table)\n\ndf <- data.table(df)\nresults <- df[, .(count = length<\/span> ( unique<\/span> (values_var))), by = group_var]<\/span><\/strong><\/pre>\n #create data frame\n<\/span>df <- data. frame<\/span> (team=c('A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'),\n points=c(10, 10, 14, 14, 18, 19, 20, 20, 20))\n\n#view data frame<\/span>\ndf\n\n team points\n1 to 10\n2 to 10\n3 to 14\n4 to 14\n5 B 18\n6 B 19\n7 C 20\n8 C 20\n9 C 20\n<\/span><\/strong><\/pre>\n Methode 1: Tel unieke waarden per groep met behulp van Base R<\/strong><\/span><\/h3>\n
#count unique points values by team\n<\/span>results <- aggregate(data=df, points~team, function<\/span> (x) length<\/span> ( unique<\/span> (x)))\n\n#view results<\/span>\nresults\n\n team points\n1 TO 2\n2 B 2\n3 C 1<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n\n
Methode 2:<\/strong><\/span> Tel unieke waarden per groep met behulp van dplyr<\/strong><\/span><\/h3>\n
library<\/span> (dplyr)\n\n#count unique points values by team\n<\/span>results <- df %>%\n group_by(team) %>%\n summarize(count = n_distinct<\/span> (points))\n\n#view results\n<\/span>results\n\n# A tibble: 3 x 2\n team count\n1 TO 2\n2 B 2\n3 C 1\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Methode 3:<\/strong><\/span> Tel unieke waarden per groep met behulp van data.table<\/strong><\/span><\/h3>\n
library<\/span> (data.table)\n\n#convert data frame to data table\n<\/span>df <- data.table(df)\n\n#count unique points values by team \n<\/span>results <- df[, .(count = length<\/span> ( unique<\/span> (points))), by = team]\n\n#view results\n<\/span>results\n\n team count\n1 TO 2\n2:B2\n3: C 1\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Aanvullende bronnen<\/strong><\/span><\/h3>\n
Hoe NA te vervangen door Zero in dplyr<\/a>
Variabelen sorteren op groep met dplyr<\/a>
Hoe u de eerste rij per groep selecteert met dplyr<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"