Количество числа различных значений в векторе
У меня есть вектор скалярных значений, которые я пытаюсь получить: "Сколько разных значений есть".
Например, в group <- c(1,2,3,1,2,3,4,6)
уникальные значения 1,2,3,4,6
, поэтому я хочу получить 5
.
Я придумал:
length(unique(group))
Но я не уверен, что это самый эффективный способ сделать это. Разве нет лучшего способа сделать это?
Примечание: Мой случай более сложный, чем пример, состоящий из около 1000 номеров с не более чем 25 различными значениями.
Ответы
Ответ 1
Вот несколько идей, все точки к вашему решению уже очень быстры. length(unique(x))
- это то, что я бы тоже использовал:
x <- sample.int(25, 1000, TRUE)
library(microbenchmark)
microbenchmark(length(unique(x)),
nlevels(factor(x)),
length(table(x)),
sum(!duplicated(x)))
# Unit: microseconds
# expr min lq median uq max neval
# length(unique(x)) 24.810 25.9005 27.1350 28.8605 48.854 100
# nlevels(factor(x)) 367.646 371.6185 380.2025 411.8625 1347.343 100
# length(table(x)) 505.035 511.3080 530.9490 575.0880 1685.454 100
# sum(!duplicated(x)) 24.030 25.7955 27.4275 30.0295 70.446 100
Ответ 2
Я использовал эту функцию
length(unique(array))
и он отлично работает и не требует внешних библиотек.
Ответ 3
Вы можете использовать rle
из base
package
x<-c(1,2,3,1,2,3,4,6)
length(rle(sort(x))$values)
rle
создает два вектора (lengths
и values
). Длина вектора values
дает вам количество уникальных значений.
Ответ 4
uniqueN
Функция из data.table
эквивалентна length(unique(group))
. Это также в несколько раз быстрее на больших наборах данных, но не столько на вашем примере.
library(data.table)
library(microbenchmark)
xSmall <- sample.int(25, 1000, TRUE)
xBig <- sample.int(2500, 100000, TRUE)
microbenchmark(length(unique(xSmall)), uniqueN(xSmall),
length(unique(xBig)), uniqueN(xBig))
#Unit: microseconds
# expr min lq mean median uq max neval cld
#1 length(unique(xSmall)) 17.742 24.1200 34.15156 29.3520 41.1435 104.789 100 a
#2 uniqueN(xSmall) 12.359 16.1985 27.09922 19.5870 29.1455 97.103 100 a
#3 length(unique(xBig)) 1611.127 1790.3065 2024.14570 1873.7450 2096.5360 3702.082 100 c
#4 uniqueN(xBig) 790.576 854.2180 941.90352 896.1205 974.6425 1714.020 100 b