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我希望通过对第二个变量进行分组来计算唯一值的数量，然后将计数作为新列添加到现有的 data.frame 中。例如，如果现有数据框如下所示：

  color  type
1 black chair
2 black chair
3 black  sofa
4 green  sofa
5 green  sofa
6   red  sofa
7   red plate
8  blue  sofa
9  blue plate
10 blue chair

我想为每个添加，数据中存在color的唯一计数：types

  color  type unique_types
1 black chair            2
2 black chair            2
3 black  sofa            2
4 green  sofa            1
5 green  sofa            1
6   red  sofa            2
7   red plate            2
8  blue  sofa            3
9  blue plate            3
10 blue chair            3

我希望使用ave，但似乎找不到不需要很多行的简单方法。我有 >100,000 行，所以我也不确定效率有多重要。

它有点类似于这个问题：计算每组的观察数/行数并将结果添加到数据框

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3 回答 3

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这是dplyr包的解决方案 - 它n_distinct()作为length(unique()).

df %>%
  group_by(color) %>%
  mutate(unique_types = n_distinct(type))
于 2015-04-27T12:50:35.810 回答
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使用ave（因为您特别要求）：

within(df, { count <- ave(type, color, FUN=function(x) length(unique(x)))})

确保这type是字符向量而不是因子。

由于您还说您的数据很大，因此速度/性能可能是一个因素，我也建议一个data.table解决方案。

require(data.table)
setDT(df)[, count := uniqueN(type), by = color] # v1.9.6+
# if you don't want df to be modified by reference
ans = as.data.table(df)[, count := uniqueN(type), by = color]

uniqueN被实现v1.9.6并且是更快的等价于length(unique(.)). 此外，它还适用于 data.frames/data.tables。

其他解决方案：

使用 plyr：

require(plyr)
ddply(df, .(color), mutate, count = length(unique(type)))

使用aggregate：

agg <- aggregate(data=df, type ~ color, function(x) length(unique(x)))
merge(df, agg, by="color", all=TRUE)
于 2013-07-02T09:24:36.810 回答
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这也可以通过unique与table或tabulate

如果df$color是factor，那么

任何一个

table(unique(df)$color)[as.character(df$color)]
# black black black green green   red   red  blue  blue  blue 
#    2     2     2     1     1     2     2     3     3     3

或者

tabulate(unique(df)$color)[as.integer(df$color)]
# [1] 2 2 2 1 1 2 2 3 3 3

如果df$color是character那么只是

table(unique(df)$color)[df$color]

if df$coloris an integerthen just

tabulate(unique(df)$color)[df$color]
于 2016-03-24T11:27:57.807 回答