使用条件计数 n_distinct答案

【问题标题】：Count n_distinct with a condition使用条件计数 n_distinct
【发布时间】：2017-10-11 16:41:57
【问题描述】：

我有以下数据框：

df<-data.frame(Name= c(rep("A",3), rep("B",5)), Month = c(1,2,3,1,2,3,3,3), Volume = c(50,0,50,50,50,50,50,50))

我想更新一个“计数”列来表示每个名称的唯一月份数：

df<-df%>%
  group_by(Name) %>%
  mutate(Count = n_distinct(Month))

但是，我如何添加一个过滤器，以便我只计算对应值 > 0 的月份？这是我想要的输出：

df<-data.frame(Name= c(rep("A",3), rep("B",5)), Month = c(1,2,3,1,2,3,3,3), Volume = c(50,0,50,50,50,50,50,50), Count = c(2,2,2,3,3,3,3,3))

谢谢！

【问题讨论】：

或mutate(Count = n_distinct(Month[Volume>0]))
谢谢@AndrewGustar！如果您将其写为答案，我将很乐意接受，因为它需要对我当前的代码进行最少的更改

标签： r dplyr

【解决方案1】：

你只需要给Month添加一个条件...

df <- df %>%
      group_by(Name) %>%
      mutate(Count = n_distinct(Month[Volume>0]))

df
# A tibble: 8 x 4
# Groups:   Name [2]
    Name Month Volume Count
  <fctr> <dbl>  <dbl> <int>
1      A     1     50     2
2      A     2      0     2
3      A     3     50     2
4      B     1     50     3
5      B     2     50     3
6      B     3     50     3
7      B     3     50     3
8      B     3     50     3

【讨论】：

【解决方案2】：

除了使用n_distinct函数，我们可以使用duplicated函数以及在逻辑表达式中包含Volume > 0：

df %>%
    group_by(Name) %>%
    mutate(Count = sum(!duplicated(Month) & Volume > 0)) # not duplicated, Volume > 0

    Name Month Volume Count
  <fctr> <dbl>  <dbl> <int>
1      A     1     50     2
2      A     2      0     2
3      A     3     50     2
4      B     1     50     3
5      B     2     50     3
6      B     3     50     3
7      B     3     50     3
8      B     3     50     3

【讨论】：

【解决方案3】：

试试：

df%>%
  group_by(Name) %>%
  mutate(Count = n_unique(Month[Volume >0]))

【讨论】：

length 给了我条目的总数，而不是唯一条目的数量。但是，如果我使用 n_distinct 而不是长度，我会得到我想要的输出！