В этой статье блога мы рассмотрим различные методы поиска уникальных значений в столбце с использованием языка программирования R. Мы предоставим примеры кода для каждого метода, что позволит вам применить их к вашим собственным задачам анализа данных.

1. Использование функции unique().
   Функция unique()в R возвращает уникальные значения в векторе или столбце. Вот пример того, как его использовать:

# Create a vector/column
column <- c(1, 2, 3, 2, 1, 4, 5, 3)
# Find unique values
unique_values <- unique(column)
# Print the unique values
print(unique_values)

Выход:

[1] 1 2 3 4 5

2. Использование функции duplicated().
   Функция duplicated()идентифицирует повторяющиеся элементы в векторе или столбце. Объединив его с оператором отрицания (!), мы можем найти уникальные значения. Вот пример:

# Create a vector/column
column <- c(1, 2, 3, 2, 1, 4, 5, 3)
# Find unique values
unique_values <- column[!duplicated(column)]
# Print the unique values
print(unique_values)

Выход:

[1] 1 2 3 4 5

3. Использование функции table().
   Функция table()вычисляет частоту значений в столбце. Извлекая имена таблиц с помощью names(), мы можем получить уникальные значения. Вот пример:

# Create a vector/column
column <- c(1, 2, 3, 2, 1, 4, 5, 3)
# Find unique values
unique_values <- as.numeric(names(table(column)))
# Print the unique values
print(unique_values)

Выход:

[1] 1 2 3 4 5

4. Использование функции distinct()(пакет dplyr):
   Функция distinct()из пакета dplyr может использоваться для получения уникальных значений из столбца фрейма данных. Вот пример:

# Install and load the dplyr package
install.packages("dplyr")
library(dplyr)
# Create a data frame
df <- data.frame(column = c(1, 2, 3, 2, 1, 4, 5, 3))
# Find unique values
unique_values <- distinct(df, column)
# Print the unique values
print(unique_values)

Выход:

  column
1      1
2      2
3      3
4      4
5      5

В этой статье мы рассмотрели различные методы поиска уникальных значений столбцов в R. Мы рассмотрели использование функции unique(), функции duplicated(), table()и функция distinct()из пакета dplyr. Применяя эти методы, вы можете эффективно выявлять и анализировать уникальные значения в своих наборах данных, позволяя глубже понять ваши данные.

Не забывайте экспериментировать с этими подходами и адаптировать их к вашим конкретным потребностям и структурам данных. Удачного программирования и анализа данных в R!