dataframe—按列查找一列中具有相同值的行的不同值计数

对于下面的示例数据帧，我需要找到每个

id

——每列的不同值的计数

df <- data.frame(id = c(2,2,3,3,3,1,1,4,4),
                         prop1 = c("A","A","B","B","B","B","B","B","C"),
                         prop2 = c(FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,TRUE,FALSE,TRUE,FALSE),
                         prop3= c(4,4,3,3,4,5,1,5,1))
    > df
      id prop1 prop2 prop3
    1  2     A FALSE     4
    2  2     A FALSE     4
    3  3     B FALSE     3
    4  3     B FALSE     3
    5  3     B FALSE     4
    6  1     B  TRUE     5
    7  1     B FALSE     1
    8  4     B  TRUE     5
    9  4     C FALSE     1

---

您可以在

aggregate

中对不重复的

案例进行
sum
，这样您就可以根据
id
进行分组：

aggregate(. ~ id, df, function(x){ sum(!duplicated(x)) })

##   id prop1 prop2 prop3
## 1  1     1     2     2
## 2  2     1     1     1
## 3  3     1     1     2
## 4  4     2     2     2

或者使用
length（unique（…）
如果对您更有意义：

aggregate(. ~ id, df, function(x){length(unique(x))})    # returns identical result

如果读者关心，在dplyr中应该是

library(dplyr)

df %>% group_by(id) %>% summarise_all(n_distinct)

或data.table

library(data.table)

setDT(df)[, lapply(.SD, uniqueN), by = id]

您可以在
aggregate
中对不重复的
案例进行
sum
，这样您就可以根据
id
进行分组：

aggregate(. ~ id, df, function(x){ sum(!duplicated(x)) })

##   id prop1 prop2 prop3
## 1  1     1     2     2
## 2  2     1     1     1
## 3  3     1     1     2
## 4  4     2     2     2

或者使用
length（unique（…）
如果对您更有意义：

aggregate(. ~ id, df, function(x){length(unique(x))})    # returns identical result

如果读者关心，在dplyr中应该是

library(dplyr)

df %>% group_by(id) %>% summarise_all(n_distinct)

或data.table

library(data.table)

setDT(df)[, lapply(.SD, uniqueN), by = id]