Le comte de valeurs uniques

Disons que j'ai:

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

Maintenant, je veux compter le nombre de fois que chaque valeur unique apparaît. unique(v) renvoie ce que les valeurs uniques sont, mais pas combien ils sont.

> unique(v)
[1] 1 2

Je veux quelque chose qui me donne

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

mais aussi, de manière plus générale, one-liner 🙂 quelque Chose de proche (mais pas tout à fait) comme ceci:

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

Nope, mais j'ai googlé "Nombre de valeurs uniques dans R" rien trouvé d'utile et maintenant, cette page est le numéro 4 dans mes résultats, et j'espère aider les autres, sans leur dire de lire un livre pour trouver cette réponse.
Eh bien, la réponse ci-dessous m'a aidé et m'a sauvé du temps. Je suppose Chase ce n'passer un long moment à l'assemblage de la réponse, mais si j'ai gaspillé son temps, je suis désolé. Je suis d'accord que cette discussion est une perte de temps, cependant. C'est une question et une réponse de site web, je n'ai pas trouvé cette réponse et maintenant il est ici, comment tout cela est-il mauvais? Ne perdez pas votre temps à regarder les choses que vous savez déjà, comment?
Voici une bonne liste de ressources ou stats.stackexchange.com/questions/138/resources-for-learning-r
Merci encore Chase, j'ai été en utilisant Rapide, R et quelques autres, mais je trouve votre réponse très utile, et pas du tout redondant. Si googler ce n'est pas une façon de faire, je pense que quelque chose est manquante, et maintenant il n'est plus. Je l'aime.
Comme par Dirk à la suggestion de lire l'Introduction. Cette question pourrait facilement répondre par la recherche sur DONC.
la recherche Google [count valeurs uniques +R] renvoie une réponse appropriée dans le second coup. Essayer de meilleures techniques de recherche ou, mieux encore, utiliser www.rseek.org.
cette liste de diffusion de chose? pouah... j'aime cet endroit, c'est plus propre et plus lisible. Et a plus de gens sympathiques.
Wow, une telle négativité de tous! Deux ans plus tard, c'était le premier résultat et je suis venu sur et répond à ma question. Heureux de l'OP posée.
N'est-ce pas ce site pour poser ce genre de question? BTW @gakera, il me semble length(v[v==1])==sum(v==1).
Viens de trouver cette question 7 ans après, il a été demandé, et il est toujours d'aider les gens. Merci encore pour la poser @gaskera
De loin ma plus consultés, voté et ajoutés à vos favoris question. Heureux c'est toujours d'aider les gens, je n'ai pas utilisé de R dans jamais. J'aime aussi la façon dont je suis parfois garkera ou gaskera. Mon nom en ligne nick semble incompréhensible haha.

InformationsquelleAutor gakera | 2010-11-18

count r unique

160

Table est peut-être ce que vous êtes après?
```
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
```
- Ah, oui, je peux l'utiliser, avec une légère modification: t(comme.les données.cadre(tableau v))[,2]) est exactement ce dont j'ai besoin, merci
- J'ai utilisé pour ce faire maladroitement avec hist. table semble un peu plus lent que hist. Je me demande pourquoi. Quelqu'un peut confirmer?
- Chase, aucune chance de commande par fréquence? J'ai exactement le même problème, mais ma table a environ 20000 entrées et j'aimerais savoir à quelle fréquence les entrées les plus courantes sont.
- sûr, il suffit d'utiliser order() sur les résultats. c'est à dire x <- as.data.frame(table(dummyData)); x[order(x$Freq, decreasing = TRUE), ]
- Cette méthode n'est pas bonne, c'est uniquement pour de très peu de données avec beaucoup répété, il ne sera pas fit beaucoup de donnée avec quelques enregistrements dupliqués.
- Pour compter le nombre de niveaux, vous pouvez également utiliser lapply(DF, function(x) length(table(x)))
InformationsquelleAutor Chase
19

Si vous disposez de plusieurs facteurs (= un multi-dimensionnelle bloc de données), vous pouvez utiliser le dplyr paquet de compter les valeurs uniques de chaque combinaison de facteurs:
```
library("dplyr")
data %>% group_by(factor1, factor2) %>% summarize(count=n())
```
Il utilise le tuyau de l'opérateur %>% de la chaîne d'appels de méthode sur le bloc de données data.

InformationsquelleAutor antoine

C'est une ligne d'approche, en utilisant des aggregate.

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

  value count
1     1    25
2     2    75

InformationsquelleAutor SeaSprite

9

table() la fonction est un bon moyen d'aller, comme Chase suggéré.
Si vous êtes à l'analyse d'un vaste ensemble de données, une alternative est d'utiliser .N la fonction dans la table de données de paquet.

Assurez-vous que vous avez installé la table de données de paquet par
```
install.packages("data.table")
```
Code:
```
# 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]
```
InformationsquelleAutor C. Zeng
7

Pour obtenir une liste non-dimensionné entier vecteur qui contient le nombre de valeurs uniques, l'utilisation c().
```
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"
```
Cela peut être utile si vous avez besoin de nourrir le nombre de valeurs uniques dans une autre fonction, et qui est la plus courte et la plus idiomatique que le t(as.data.frame(table(dummyData))[,2] posté dans un commentaire à Chase de réponse. Merci à Ricardo Saporta, qui a souligné à moi ici.

InformationsquelleAutor Ben
5

Cela fonctionne pour moi. Prenez votre vecteur v

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

Commentaire: jeu maxsum être assez grande pour capturer le nombre de valeurs uniques

ou avec la magrittr paquet

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

InformationsquelleAutor Anthony Ebert
4

Si vous avez besoin d'avoir le nombre de valeurs uniques d'une colonne supplémentaire dans le bloc de données contenant vos valeurs (une colonne qui peut représenter la taille de l'échantillon par exemple), plyr fournit un moyen sympa:
```
data_frame <- data.frame(v = rep(c(1,2, 2, 2), 25))

library("plyr")
data_frame <- ddply(data_frame, .(v), transform, n = length(v))
```
- ou ddply(data_frame, .(v), count). Aussi vaut-il explicite que vous avez besoin d'un library("plyr") appeler pour faire ddply travail.
- Semble étrange d'utiliser transform au lieu de mutate lors de l'utilisation de plyr.
InformationsquelleAutor Lionel Henry

Vous pouvez également essayer un tidyverse

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

InformationsquelleAutor Jimbou

2

Aussi les valeurs nominales et appelant summary() serait de travailler.
```
> v = rep(as.factor(c(1,2, 2, 2)), 25)
> summary(v)
 1  2 
25 75 
```
InformationsquelleAutor sedeh

Si vous souhaitez exécuter unique sur un ensemble de données.cadre (par exemple, le train.de données), et également obtenir le compte (qui peut être utilisé comme le poids dans les classificateurs), vous pouvez effectuer les opérations suivantes:

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)                                                                                                                                                                                           
}

InformationsquelleAutor user2771312

-2

count_unique_words <-function(wlist) {
ucountlist = list()
unamelist = c()
for (i in wlist)
{
if (is.element(i, unamelist))
    ucountlist[[i]] <- ucountlist[[i]] +1
else
    {
    listlen <- length(ucountlist)
    ucountlist[[i]] <- 1
    unamelist <- c(unamelist, i)
    }
}
ucountlist
}

expt_counts <- count_unique_words(population)
for(i in names(expt_counts))
    cat(i, expt_counts[[i]], "\n")

C'est un assez bavard solution lorsque vous pourriez tout aussi bien utiliser table...

InformationsquelleAutor Michael Wise

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