计算按子集分组的不同值[重复]答案

【问题标题】：Count different values in a grouped by subset [duplicate]计算按子集分组的不同值[重复]
【发布时间】：2017-09-30 21:24:16
【问题描述】：

我有以下数据集

data.frame(company=c("c1","c2","c3","c2","c1","c2"),field=c("A","B","C","A","D","C"))

我很想知道

每家公司有多少不同的领域？

所以，我需要一个如下所示的数据框

company   filds

c1          2

c2          3

c3          1

【问题讨论】：

标签： r

【解决方案1】：

我们可以使用aggregate'company'的'field'来查找每个'company'中'unique'元素的length

aggregate(field~company, df1, FUN = function(x) length(unique(x)))
#   company field
#1      c1     2
#2      c2     3
#3      c3     1

或使用data.table，转换为“data.table”（setDT(df1)），按“公司”分组，使用方便的包装器（uniqueN，即unique的length）

library(data.table)
setDT(df1)[, .(fields = uniqueN(field)), company]
#   company fields
#1:      c1      2
#2:      c2      3
#3:      c3      1

或者dplyrn_distinct

library(dplyr)
df1 %>%
    group_by(company) %>%
    summarise(fields = n_distinct(field))

注意：在示例中，每个“公司”的unique“字段”数和“公司”中的总元素相同。如果是后者，则使用来自data.table 的.N 或来自dplyr 的n()，即

setDT(df1)[, .(fields = .N), company]

df1 <- data.frame(company=c("c1","c2","c3","c2","c1","c2"),
                       field=c("A","B","C","A","D","C"))

【讨论】：