Ich nahm an, dass die folgenden zwei Nutzungen die gleichen Ergebnisse liefert. scheinbar nicht. kann jemand helfen, ein bisschen zu erklären?R Warum liefert n_distinct unterschiedliche Ergebnisse?
fr = data.frame(A=c(1,2,3,1),B=c(T,F,T,F))
> fr %>% n_distinct(.$A)
[1] 4
> n_distinct(fr$A)
[1] 3
fr %>% n_distinct(.$A) entspricht n_distinct(fr, fr$A) die den gesamten Datenrahmen ausgewertet wird, nicht nur die A Spalte.
Versuchen Sie fr %>% n_distinct() und versuchen Sie dann fr$A %>% n_distinct(), um den Unterschied für sich selbst zu sehen.
Wir brauchen die 'A' Spalte zu extrahieren und dann gelten die n_distinct
fr %>%
.$A %>%
n_distinct
fr%>% auswählen (A)%>% n_distinct ist das auch richtig? – HappyCoding
@HappyCoding Sie können dies in vielen verschiedenen tun. Wege. Ich habe das '. $ A' verwendet, als du es extrahiert hast. Der übliche Weg, die Tabelle zu speichern, ist 'summieren (n = n_distinct (A))' – akrun
verstehen. aber. $ A sollte ebenso fr $ A richtig sein, oder? – HappyCoding
Nein, das funktioniert nur, wenn das erste Argument '.data' ist, für nachfolgende Argumente – yeedle
die Art, wie die Pipe funktioniert, ist, dass sie auf der linken Seite als erstes Argument auf der rechten Seite läuft. Also ist Ihr Aufruf 'fr%>% n_distinct (. $ A)' äquivalent zu 'n_distinct (fr, fr $ A)' was natürlich 4. – yeedle