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一意の値を数える

私が持っているとしましょう:

v = rep(c(1,2, 2, 2), 25)

今、私はそれぞれのユニークな値が現れる回数を数えたいと思います。 unique(v)はユニークな値が何であるかを返しますが、それらがいくつあるかを返しません。

> unique(v)
[1] 1 2

私にくれるものが欲しい

length(v[v==1])
[1] 25
length(v[v==2])
[1] 75

しかし、より一般的なワンライナーとして:)このような何か(しかしかなりではありません)を閉じます:

#<doesn't work right> length(v[v==unique(v)])
119
gakera

おそらくテーブルはあなたが何をしているのですか?

dummyData = rep(c(1,2, 2, 2), 25)

table(dummyData)
# dummyData
#  1  2 
# 25 75

## or another presentation of the same data
as.data.frame(table(dummyData))
#    dummyData Freq
#  1         1   25
#  2         2   75
160
Chase

複数の因子(=多次元データフレーム)がある場合は、dplyrパッケージを使用して、因子の組み合わせごとに固有の値を数えることができます。

library("dplyr")
data %>% group_by(factor1, factor2) %>% summarize(count=n())

パイプ演算子%>%を使用して、データフレームdataのメソッド呼び出しを連鎖します。

19
antoine

aggregateを使用することによる1行のアプローチです。

> aggregate(data.frame(count = v), list(value = v), length)

  value count
1     1    25
2     2    75
17
SeaSprite

Chase が示唆しているように、table()関数が良い方法です。大規模なデータセットを分析している場合は、datatableパッケージで.N関数を使用するという方法もあります。

次の方法でデータテーブルパッケージをインストールしたことを確認してください。

install.packages("data.table")

コード:

# Import the data.table package
library(data.table)

# Generate a data table object, which draws a number 10^7 times  
# from 1 to 10 with replacement
DT<-data.table(x=sample(1:10,1E7,TRUE))

# Count Frequency of each factor level
DT[,.N,by=x]
9
C. Zeng

一意の値の数を含む無次元整数ベクトルを取得するには、c()を使用します。

dummyData = rep(c(1, 2, 2, 2), 25) # Chase's reproducible data
c(table(dummyData)) # get un-dimensioned integer vector
 1  2 
25 75

str(c(table(dummyData)) ) # confirm structure
 Named int [1:2] 25 75
 - attr(*, "names")= chr [1:2] "1" "2"

これはユニークな値のカウントを別の関数に入れる必要がある場合に便利かもしれませんし、Chaseの答えに対するコメントに投稿されたt(as.data.frame(table(dummyData))[,2]よりも短くて慣用的です。こちら を指摘してくれたRicardo Saportaに感謝します

7
Ben

これは私のために働きます。あなたのベクトルを取るv

length(summary(as.factor(v),maxsum=50000))

コメント:maxsumをユニークな値の数を捉えるのに十分な大きさに設定してください

またはmagrittrパッケージと一緒に

v %>% as.factor %>% summary(maxsum=50000) %>% length

5
Anthony Ebert

値を含むデータフレーム内の追加の列(たとえば、サンプルサイズを表すことがある列)として一意の値の数を保持する必要がある場合、plyrは適切な方法を提供します。

data_frame <- data.frame(v = rep(c(1,2, 2, 2), 25))

library("plyr")
data_frame <- ddply(data_frame, .(v), transform, n = length(v))
4
Lionel Henry

tidyverseも試すことができます

library(tidyverse) 
dummyData %>% 
    as.tibble() %>% 
    count(value)
# A tibble: 2 x 2
  value     n
  <dbl> <int>
1     1    25
2     2    75
3
Jimbou

また、値をカテゴリカルにしてsummary()を呼び出すとうまくいきます。

> v = rep(as.factor(c(1,2, 2, 2)), 25)
> summary(v)
 1  2 
25 75 
2
sedeh

Data.frame(例えばtrain.data)上でユニークに実行し、またカウント(分類子の重みとして使用できる)を取得したい場合は、次のようにすることができます。

unique.count = function(train.data, all.numeric=FALSE) {                                                                                                                                                                                                 
  # first convert each row in the data.frame to a string                                                                                                                                                                              
  train.data.str = apply(train.data, 1, function(x) paste(x, collapse=','))                                                                                                                                                           
  # use table to index and count the strings                                                                                                                                                                                          
  train.data.str.t = table(train.data.str)                                                                                                                                                                                            
  # get the unique data string from the row.names                                                                                                                                                                                     
  train.data.str.uniq = row.names(train.data.str.t)                                                                                                                                                                                   
  weight = as.numeric(train.data.str.t)                                                                                                                                                                                               
  # convert the unique data string to data.frame
  if (all.numeric) {
    train.data.uniq = as.data.frame(t(apply(cbind(train.data.str.uniq), 1, 
      function(x) as.numeric(unlist(strsplit(x, split=","))))))                                                                                                    
  } else {
    train.data.uniq = as.data.frame(t(apply(cbind(train.data.str.uniq), 1, 
      function(x) unlist(strsplit(x, split=",")))))                                                                                                    
  }
  names(train.data.uniq) = names(train.data)                                                                                                                                                                                          
  list(data=train.data.uniq, weight=weight)                                                                                                                                                                                           
}  
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