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计算向量中不同值的数量

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我有一个标量值向量，我试图得到：“有多少不同的值” .

例如 group <- c(1,2,3,1,2,3,4,6) 中的唯一值是 1,2,3,4,6 所以我想获得 5 .

我提出了：

length(unique(group))

但我不确定这是最有效的方法 . 有没有更好的方法来做到这一点？

Note: 我的情况比例子复杂，包括大约1000个数字，最多25个不同的值 .

r performance count

5 回答

  • 0

    您可以使用 base 来自 base 包

    x<-c(1,2,3,1,2,3,4,6)
  length(rle(sort(x))$values)

    rle 生成两个向量（ lengths 和 values ） . values vector的长度为您提供唯一值的数量 .

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  • 29

    以下是一些想法，对您的解决方案的所有要点已经非常快 . length(unique(x)) 也是我用过的：

    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
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  • 5

    我用过这个功能

    length(unique(array))

    它工作正常，不需要外部库 .

    回复于
  • 4

    来自 data.table 的 uniqueN 函数相当于 length(unique(group)) . 它在大型数据集上的速度也要快几倍，但在您的示例中却没有那么多 .

    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
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  • 6

    如果想要在矩阵或数据框或列表中获得多个唯一元素，则以下代码将执行以下操作：

    if( typeof(Y)=="list"){ # Y is a list or data frame
    # data frame to matrix
    numUniqueElems <- length( na.exclude( unique(unlist(Y)) ) )
  } else if ( is.null(dim(Y)) ){ # Y is a vector
    numUniqueElems <- length( na.exclude( unique(Y) ) )
  } else { # length(dim(Y))==2, Yis a matrix
    numUniqueElems <- length( na.exclude( unique(c(Y)) ) )
  }
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