<\/p>\n
Voc\u00ea pode usar os seguintes m\u00e9todos para contar o n\u00famero de valores exclusivos por grupo em R:<\/span><\/p>\n M\u00e9todo 1: Use Base R<\/strong><\/span><\/p>\n M\u00e9todo 2: use dplyr<\/strong><\/span><\/p>\n M\u00e9todo 3: usando data.table<\/strong><\/span><\/p>\n Cada m\u00e9todo retorna exatamente o mesmo resultado, mas o m\u00e9todo base R tende a ser significativamente mais lento ao trabalhar com grandes quadros de dados.<\/span><\/p>\n Os exemplos a seguir mostram como usar cada um desses m\u00e9todos na pr\u00e1tica com o seguinte quadro de dados:<\/span><\/p>\n O c\u00f3digo a seguir mostra como contar o n\u00famero de valores de pontos distintos para cada equipe usando a base R:<\/span><\/p>\n Pelo resultado podemos ver:<\/span><\/p>\n O c\u00f3digo a seguir mostra como contar o n\u00famero de valores de pontos distintos para cada equipe usando dplyr:<\/span><\/p>\n Observe que esses resultados correspondem aos do m\u00e9todo base R.<\/span><\/span><\/p>\n O c\u00f3digo a seguir mostra como contar o n\u00famero de valores de pontos distintos para cada equipe usando data.table:<\/span><\/p>\n Observe que esses resultados correspondem aos dos dois m\u00e9todos anteriores.<\/span><\/p>\n Os tutoriais a seguir explicam como realizar outras opera\u00e7\u00f5es comuns usando dplyr:<\/span><\/p>\n Como recodificar valores usando dplyr<\/a> Voc\u00ea pode usar os seguintes m\u00e9todos para contar o n\u00famero de valores exclusivos por grupo em R: M\u00e9todo 1: Use Base R results <- aggregate(data=df, values_var~group_var, function (x) length ( unique (x))) M\u00e9todo 2: use dplyr library (dplyr) results <- df %>% group_by(group_var) %>% summarize(count = n_distinct (values_var)) M\u00e9todo 3: usando data.table 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-2890","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-guia"],"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 M\u00e9todo 1: contar valores \u00fanicos por grupo usando 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
M\u00e9todo 2:<\/strong><\/span> contar valores \u00fanicos por grupo usando 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 M\u00e9todo 3:<\/strong><\/span> contar valores exclusivos por grupo usando 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 Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h3>\n
Como substituir NA por Zero no dplyr<\/a>
Como classificar vari\u00e1veis por grupo usando dplyr<\/a>
Como selecionar a primeira linha por grupo usando dplyr<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"