在dplyr中替代sapply的方法

Question

我想知道如何在dplyr中编写类似于sapply的代码。这里我正在计算不同值的数量。我有多个类似的sapply语句，所以我想使用dplyr中的mutate来编写。

distinctValues <- sapply(iris, function(var) dplyr::n_distinct(var))

- Ujjawal Bhandari

Answer 1

更新： 对于不同的名称，您可以使用.names = "{.col}.new{.fn}"。

iris %>% 
  summarize(across(everything(), n_distinct, .names = "{.col}.new{.fn}"))

我们可以在across中使用summarize。

library(dplyr)
iris %>% 
  summarize(across(everything(), n_distinct))

输出：

  Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1           35          23           43          22       3

- TarJae

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谢谢。我们有没有办法以不同的标签来标识它们？ - Ujjawal Bhandari

Answer 2

你也可以使用以下解决方案：

library(purrr)

iris %>%
  map_dbl(~ n_distinct(.x))

Sepal.Length  Sepal.Width Petal.Length  Petal.Width      Species 
          35           23           43           22            3 

- Anoushiravan R

Answer 3

在基础R中，我们可以进行以下操作:

sapply(iris, function(var) length(unique(var)))

- akrun

Answer 4

使用 uniqueN 的 data.table 选项

> as.data.table(iris)[, sapply(.SD, uniqueN)]
Sepal.Length  Sepal.Width Petal.Length  Petal.Width      Species 
          35           23           43           22            3

- ThomasIsCoding

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sapply(iris, uniqueN) 更简单，而且效果相同。 - andschar