r语言 distinct()

回答: 在R语言中，distinct()函数用于计算数据框中某一列的独特值数量。例如，使用n_distinct(df$team)可以计算数据框df中"team"列的独特值数量，结果为2。\[1\] 另外，使用sapply(df, function(x) n_distinct(x))可以计算数据框中每一列的独特值数量，结果为"team"列有2个独特值，"points"列有5个独特值，"assists"列有6个独特值。\[1\] 如果想要按照某一列进行分组计算独特值数量，可以使用dplyr包中的group_by()和summarize()函数。例如，使用df %>% group_by(team) %>% summarize(distinct_points = n_distinct(points))可以计算按照"team"列分组后，"points"列的独特值数量，结果为"A"组有3个独特值，"B"组有2个独特值。\[1\] \[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [R语言dplyr包对独特值（distinct）进行计数实战](https://blog.csdn.net/zhongkeyuanchongqing/article/details/120583956)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [R语言dplyr包：高效数据处理函数arrange、sample_n、n_distinct、select、compute等](https://blog.csdn.net/LEEBELOVED/article/details/87264639)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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