Wie kann die Anzahl der eindeutigen Werte pro Gruppe gezählt werden?

Question

ID= c('A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B') 
color=c('white', 'green', 'orange', 'white', 'green', 'green') 

d = data.frame (ID, color) 

Mein gewünschtes Ergebnis ist

unique_colors=c(3,3,3,2,2,2) 
d = data.frame (ID, color, unique_colors) 

oder mehr klar in einem neuen Datenrahmen c

ID= c('A','B') 
unique_colors=c(3,2) 
c = data.frame (ID,unique_colors) 

ich verschiedene Kombinationen von aggregate und ave sowie by und with habe versucht, und ich nehme an es ist eine Kombination dieser Funktionen.

würde die Lösung umfassen:

length(unique(d$color)) 

die Anzahl der eindeutigen Elemente zu berechnen.

Answer 1

Ich denke, Sie haben hier alles falsch. Es gibt keine Notwendigkeit weder in plyr noch in wenn data.table verwendet wird.

Aktuelle Versionen von data.table, v> = 1.9.6, haben eine neue Funktion uniqueN() nur dafür.

library(data.table) ## >= v1.9.6 
setDT(d)[, .(count = uniqueN(color)), by = ID] 
# ID count 
# 1: A  3 
# 2: B  2 

Wenn Sie eine neue Spalte mit den Zählungen erstellen möchten, verwenden Sie den := Operator

setDT(d)[, count := uniqueN(color), by = ID] 

---

Oder mit dplyr die n_distinct Funktion

library(dplyr) 
d %>% 
    group_by(ID) %>% 
    summarise(count = n_distinct(color)) 
# Source: local data table [2 x 2] 
# 
# ID count 
# 1 A  3 
# 2 B  2 

Oder verwenden (wenn Sie möchten eine neue Spalte) verwenden Sie mutate anstelle von summary

d %>% 
    group_by(ID) %>% 
    mutate(count = n_distinct(color))