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R：カテゴリごとに一意の値をカウントする

Rには次のようなデータがあります。

 Cnty   Yr   Plt       Spp  DBH Ht Age
 1  185 1999 20001 Bitternut  8.0 54  47
 2  185 1999 20001 Bitternut  7.2 55  50
 3   31 1999 20001    Pignut  7.4 71  60
 4   31 1999 20001    Pignut 11.4 85 114
 5  189 1999 20001        WO 14.5 80  82
 6  189 1999 20001        WO 12.1 72  79

各郡（Cnty）の固有種（Spp）の数量を知りたいのですが。 「unique（dfname $ Spp）」は、データフレーム内の固有の種の合計数を示しますが、郡ごとに希望します。

どんな助けでもありがたいです！奇妙な書式設定でごめんなさい、これはSOに関する私の最初の質問です。

ありがとう。

rcountuniquecategories
11
Klaus Louis

私はあなたのサンプルデータをもう少し興味深いものにしようとしました。現在、サンプルデータには、「Cnty」ごとに一意の「Spp」が1つだけあります。

set.seed(1)
mydf <- data.frame(
  Cnty = rep(c("185", "31", "189"), times = c(5, 3, 2)),
  Yr = c(rep(c("1999", "2000"), times = c(3, 2)), 
         "1999", "1999", "2000", "2000", "2000"),
  Plt = "20001",
  Spp = sample(c("Bitternut", "Pignut", "WO"), 10, replace = TRUE),
  DBH = runif(10, 0, 15)
)
mydf
#    Cnty   Yr   Plt       Spp       DBH
# 1   185 1999 20001 Bitternut  3.089619
# 2   185 1999 20001    Pignut  2.648351
# 3   185 1999 20001    Pignut 10.305343
# 4   185 2000 20001        WO  5.761556
# 5   185 2000 20001 Bitternut 11.547621
# 6    31 1999 20001        WO  7.465489
# 7    31 1999 20001        WO 10.764278
# 8    31 2000 20001    Pignut 14.878591
# 9   189 2000 20001    Pignut  5.700528
# 10  189 2000 20001 Bitternut 11.661678

次に、提案されているように、tapplyはここでの良い候補です。 uniqueとlengthを組み合わせて、探しているデータを取得します。

with(mydf, tapply(Spp, Cnty, FUN = function(x) length(unique(x))))
# 185 189  31 
#   3   2   2 
with(mydf, tapply(Spp, list(Cnty, Yr), FUN = function(x) length(unique(x))))
#     1999 2000
# 185    2    2
# 189   NA    2
# 31     1    1

（一意の値ではなく）単純な集計に興味がある場合は、tableおよびftableを調べることができます。

with(mydf, table(Spp, Cnty))
#            Cnty
# Spp         185 189 31
#   Bitternut   2   1  0
#   Pignut      2   1  1
#   WO          1   0  2
ftable(mydf, row.vars="Spp", col.vars=c("Cnty", "Yr"))
#           Cnty  185       189        31     
#           Yr   1999 2000 1999 2000 1999 2000
# Spp                                         
# Bitternut         1    1    0    1    0    0
# Pignut            2    0    0    1    0    1
# WO                0    1    0    0    2    0
16
A5C1D2H2I1M1N2O1R2T1

ジャスティンが述べたように、集約はおそらくあなたが望むものです。データフレームをfooとすると、バターナットの各行がバターナット種に属する一意の個体を表すとすると、種ごとの個体数は次のようになります。注foo $ Ageを使用してベクトルの長さ、つまり各種に属する個体（行）の数を計算しましたが、foo $ Htやfoo $ DBHなどを使用することもできます。

aggregate(foo$Age, by = foo[c('Spp','Cnty')], length)

乾杯、

ダニー

2
Arhopala

これを簡単にするために、集計機能を使用できます。

tally(group_by(mydf, Spp, Cnty))

        Spp   Cnty     n
     <fctr> <fctr> <int>
1 Bitternut    185     2
2 Bitternut    189     1
3    Pignut    185     2
4    Pignut    189     1
5    Pignut     31     1
6        WO    185     1
7        WO     31     2
0
Vaibhav Bhat
_set.seed(1)
mydf <- data.frame(
  Cnty = rep(c("185", "31", "189"), times = c(5, 3, 2)),
  Yr = c(rep(c("1999", "2000"), times = c(3, 2)), 
         "1999", "1999", "2000", "2000", "2000"),
  Plt = "20001",
  Spp = sample(c("Bitternut", "Pignut", "WO"), 10, replace = TRUE),
  DBH = runif(10, 0, 15)
)
mydf
_

dplyr::count()関数は単純なソリューションのように見えます：

_library(dplyr)
count(mydf, Spp, Cnty)
# A tibble: 7 x 3
# Spp       Cnty      n
# <fct>     <fct> <int>
# 1 Bitternut 185       2
# 2 Bitternut 189       1
# 3 Pignut    185       2
# 4 Pignut    189       1
# 5 Pignut    31        1
# 6 WO        185       1
# 7 WO        31        2
_
0
Jot eN

私はハンドカートとモヘアが述べたことに付け加えたかった。以下のコードの結果をデータフレームに取り込みたい方のために（Rスタジオで役立ちます）...

with(mydf, table(Spp, Cnty))
#            Cnty
# Spp         185 189 31
#   Bitternut   2   1  0
#   Pignut      2   1  1
#   WO          1   0  2
ftable(mydf, row.vars="Spp", col.vars=c("Cnty", "Yr"))
#           Cnty  185       189        31     
#           Yr   1999 2000 1999 2000 1999 2000
# Spp                                         
# Bitternut         1    1    0    1    0    0
# Pignut            2    0    0    1    0    1
# WO                0    1    0    0    2    0

次のように、コードの前にas.data.frame.matrix修飾子を配置する必要があります。

as.data.frame.matrix(with(mydf, table(Spp, Cnty)))

この投稿に出会ったとき、私はRにかなり慣れていなかったので、それを理解するのに長い時間がかかったので、共有したいと思いました。

0
Matt Ober

data.tableアプローチを使用したシンプルなソリューション。

library(data.table)

output <- setDT(mydf)[ , .(count=.N) , by = .(Spp,Cnty)]

出力をより良いテーブル形式に再形成したい場合：

library(tidyr)

spread(data=a, key =Spp, count)

#   Cnty Bitternut Pignut WO
# 1:  185         2      2  1
# 2:  189         1      1 NA
# 3:   31        NA      1  2

# or perhaps like this:

spread(data=a, key =Cnty, count)

#          Spp 185 189 31
# 1: Bitternut   2   1 NA
# 2:    Pignut   2   1  1
# 3:        WO   1  NA  2
0
rafa.pereira