Подсчет уникальных значений по группе (data.table) не работает

Я пытаюсь подсчитать уникальные значения переменной (ruc_pk_informante) по двум группам (year и pn_soc_informante) с помощью data.table, но получаю разные значения из dplyr (я использовал tidytable).

Таблица данных

library(data.table)
library(tidytable)

> tt[, .(count = uniqueN(ruc_pk_informante)), by = .(sort(year),pn_soc_informante)]
# A tidytable: 4 x 3
   sort pn_soc_informante count
  <int> <chr>             <int>
1  2012 PERSONA NATURAL       1
2  2013 PERSONA NATURAL      10 --------->????
3  2014 PERSONA NATURAL       8
4  2015 PERSONA NATURAL       1

dplyr и вручную

> tt %>% arrange.(year) %>% summarise.(n_distinct.(ruc_pk_informante), .by = c(year, pn_soc_informante))
# A tidytable: 4 x 3
   year pn_soc_informante    V1
  <int> <chr>             <int>
1  2012 PERSONA NATURAL       1
2  2013 PERSONA NATURAL      17 --------> OK!
3  2014 PERSONA NATURAL      12
4  2015 PERSONA NATURAL      13
> t1 = tt %>% filter.(year == 2013)
> length(unique(t1$ruc_pk_informante)) # OK!
[1] 17 

Данные

# data ---------------------------------------------------------------------


tt = structure(list(ruc_pk_informante = c("R3", "R3", "R3", "R3", 
                                     "R3", "R3", "R3", "R3", "R3", "R3", "R3", "R3", "R3", "R3", "R3", 
                                     "R3", "R3", "R3", "R3", "R3", "R3", "R3", "R3", "R3", "R3", "R3", 
                                     "R3", "R3", "R3", "R3", "R3", "R3", "R3", "R3", "R3", "R3", "R3", 
                                     "R3", "R3", "R3", "R3", "R3", "R3", "R3", "R3", "R3", "R3", "R3", 
                                     "R3", "R3", "R3", "R3", "R3", "R3", "R3", "R3", "R3", "R3", "R3", 
                                     "R3", "R3", "R3", "R3", "R3", "R5", "R5", "R7", "R7", "R7", "R7", 
                                     "C9", "C9", "R12", "R12", "R12", "R14", "R16", "R16", "R16", 
                                     "R16", "R16", "R16", "R16", "R16", "R16", "R16", "R16", "R16", 
                                     "R16", "R16", "R16", "R16", "R16", "R16", "R16", "R16", "R16", 
                                     "C21", "R23", "R23", "R23", "R23", "R23", "R23", "R23", "R23", 
                                     "R23", "R27", "R27", "R27", "R27", "R27", "R27", "R27", "R27", 
                                     "R27", "R27", "R27", "R27", "R27", "R27", "R27", "R27", "R27", 
                                     "R27", "R27", "R27", "R27", "R27", "R27", "R30", "R30", "R30", 
                                     "R30", "R33", "R33", "R33", "R33", "R33", "R33", "R34", "R34", 
                                     "R34", "R34", "R37", "R41", "R41", "R41", "R41", "R41", "R41", 
                                     "R41", "R44", "R44", "R44", "R45", "R45", "R45", "R45", "R45", 
                                     "R45", "R45", "R45", "R45", "R45", "R45", "R45", "R45", "R45", 
                                     "R45", "R45", "R45", "R45", "R45", "R45", "R45", "R45", "R45", 
                                     "R45", "R45", "R45", "R45", "R45", "R45", "R45", "R45", "R45", 
                                     "R45", "R45", "R45", "R45", "R45", "R45", "R45", "R45", "R45", 
                                     "R45", "R45", "R45", "R45", "R45", "R45", "R45", "R45", "R45", 
                                     "R45", "R45", "R45", "R45", "R45", "R45", "R45", "R45", "R45", 
                                     "R45", "R45", "R45", "R45", "R45", "R45", "R45", "R45", "R45", 
                                     "R45", "R45", "R45", "R45", "R45", "R45", "R45", "R45", "R45", 
                                     "R45", "R45", "R45", "R45", "R45", "R45", "R45", "R45", "R45", 
                                     "R45", "R45", "R45", "R45", "R45", "R45", "R45", "R45", "R45"
), year = c(2013L, 2013L, 2013L, 2013L, 2013L, 2013L, 2013L, 
            2013L, 2013L, 2013L, 2013L, 2013L, 2013L, 2013L, 2013L, 2013L, 
            2013L, 2013L, 2013L, 2013L, 2013L, 2013L, 2014L, 2014L, 2014L, 
            2014L, 2014L, 2014L, 2014L, 2014L, 2014L, 2014L, 2014L, 2014L, 
            2014L, 2014L, 2014L, 2014L, 2014L, 2014L, 2014L, 2014L, 2014L, 
            2014L, 2014L, 2014L, 2014L, 2014L, 2014L, 2014L, 2015L, 2015L, 
            2015L, 2015L, 2015L, 2015L, 2015L, 2015L, 2015L, 2015L, 2015L, 
            2015L, 2015L, 2015L, 2013L, 2015L, 2012L, 2013L, 2014L, 2015L, 
            2013L, 2015L, 2013L, 2014L, 2015L, 2013L, 2013L, 2013L, 2013L, 
            2013L, 2013L, 2013L, 2014L, 2014L, 2014L, 2014L, 2014L, 2014L, 
            2014L, 2014L, 2015L, 2015L, 2015L, 2015L, 2015L, 2015L, 2015L, 
            2013L, 2013L, 2013L, 2013L, 2014L, 2014L, 2014L, 2015L, 2015L, 
            2015L, 2013L, 2013L, 2013L, 2013L, 2013L, 2013L, 2013L, 2013L, 
            2013L, 2014L, 2014L, 2014L, 2014L, 2014L, 2015L, 2015L, 2015L, 
            2015L, 2015L, 2015L, 2015L, 2015L, 2015L, 2013L, 2014L, 2015L, 
            2015L, 2013L, 2013L, 2014L, 2014L, 2015L, 2015L, 2013L, 2013L, 
            2014L, 2015L, 2013L, 2013L, 2013L, 2014L, 2014L, 2015L, 2015L, 
            2015L, 2013L, 2014L, 2015L, 2013L, 2013L, 2013L, 2013L, 2013L, 
            2013L, 2013L, 2013L, 2013L, 2013L, 2013L, 2013L, 2013L, 2013L, 
            2013L, 2013L, 2013L, 2013L, 2013L, 2013L, 2013L, 2013L, 2013L, 
            2013L, 2013L, 2013L, 2013L, 2013L, 2013L, 2013L, 2013L, 2013L, 
            2013L, 2013L, 2013L, 2013L, 2013L, 2013L, 2013L, 2013L, 2013L, 
            2013L, 2013L, 2013L, 2013L, 2013L, 2013L, 2013L, 2013L, 2013L, 
            2013L, 2013L, 2013L, 2013L, 2013L, 2013L, 2013L, 2013L, 2014L, 
            2014L, 2014L, 2014L, 2014L, 2014L, 2014L, 2014L, 2014L, 2014L, 
            2014L, 2014L, 2014L, 2014L, 2014L, 2014L, 2014L, 2014L, 2014L, 
            2014L, 2014L, 2014L, 2014L, 2014L, 2014L, 2014L, 2014L, 2014L, 
            2014L, 2014L, 2014L, 2014L, 2014L, 2014L, 2014L, 2014L, 2014L
), pn_soc_informante = c("PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", 
                         "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", 
                         "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", 
                         "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", 
                         "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", 
                         "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", 
                         "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", 
                         "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", 
                         "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", 
                         "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", 
                         "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", 
                         "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", 
                         "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", 
                         "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", 
                         "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", 
                         "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", 
                         "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", 
                         "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", 
                         "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", 
                         "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", 
                         "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", 
                         "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", 
                         "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", 
                         "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", 
                         "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", 
                         "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", 
                         "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", 
                         "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", 
                         "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", 
                         "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", 
                         "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", 
                         "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", 
                         "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", 
                         "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", 
                         "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", 
                         "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", 
                         "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", 
                         "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", 
                         "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", 
                         "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", 
                         "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", 
                         "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", 
                         "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", 
                         "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", 
                         "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", 
                         "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", 
                         "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", 
                         "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", 
                         "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", 
                         "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", 
                         "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", 
                         "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", 
                         "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", 
                         "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", 
                         "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", 
                         "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", 
                         "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", 
                         "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", 
                         "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", 
                         "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", 
                         "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", 
                         "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", 
                         "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL", "PERSONA NATURAL"
)), row.names = c(NA, -250L), class = c("tidytable", "data.table", 
                                        "data.frame"), index = structure(integer(0), "`__year`" = c(67L, 
                                                                                                                                                       1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 14L, 
                                                                                                                                                       15L, 16L, 17L, 18L, 19L, 20L, 21L, 22L, 65L, 68L, 71L, 73L, 76L, 
                                                                                                                                                       77L, 78L, 79L, 80L, 81L, 82L, 98L, 99L, 100L, 101L, 108L, 109L, 
                                                                                                                                                       110L, 111L, 112L, 113L, 114L, 115L, 116L, 131L, 135L, 136L, 141L, 
                                                                                                                                                       142L, 145L, 146L, 147L, 153L, 156L, 157L, 158L, 159L, 160L, 161L, 
                                                                                                                                                       162L, 163L, 164L, 165L, 166L, 167L, 168L, 169L, 170L, 171L, 172L, 
                                                                                                                                                       173L, 174L, 175L, 176L, 177L, 178L, 179L, 180L, 181L, 182L, 183L, 
                                                                                                                                                       184L, 185L, 186L, 187L, 188L, 189L, 190L, 191L, 192L, 193L, 194L, 
                                                                                                                                                       195L, 196L, 197L, 198L, 199L, 200L, 201L, 202L, 203L, 204L, 205L, 
                                                                                                                                                       206L, 207L, 208L, 209L, 210L, 211L, 212L, 213L, 23L, 24L, 25L, 
                                                                                                                                                       26L, 27L, 28L, 29L, 30L, 31L, 32L, 33L, 34L, 35L, 36L, 37L, 38L, 
                                                                                                                                                       39L, 40L, 41L, 42L, 43L, 44L, 45L, 46L, 47L, 48L, 49L, 50L, 69L, 
                                                                                                                                                       74L, 83L, 84L, 85L, 86L, 87L, 88L, 89L, 90L, 102L, 103L, 104L, 
                                                                                                                                                       117L, 118L, 119L, 120L, 121L, 132L, 137L, 138L, 143L, 148L, 149L, 
                                                                                                                                                       154L, 214L, 215L, 216L, 217L, 218L, 219L, 220L, 221L, 222L, 223L, 
                                                                                                                                                       224L, 225L, 226L, 227L, 228L, 229L, 230L, 231L, 232L, 233L, 234L, 
                                                                                                                                                       235L, 236L, 237L, 238L, 239L, 240L, 241L, 242L, 243L, 244L, 245L, 
                                                                                                                                                       246L, 247L, 248L, 249L, 250L, 51L, 52L, 53L, 54L, 55L, 56L, 57L, 
                                                                                                                                                       58L, 59L, 60L, 61L, 62L, 63L, 64L, 66L, 70L, 72L, 75L, 91L, 92L, 
                                                                                                                                                       93L, 94L, 95L, 96L, 97L, 105L, 106L, 107L, 122L, 123L, 124L, 
                                                                                                                                                       125L, 126L, 127L, 128L, 129L, 130L, 133L, 134L, 139L, 140L, 144L, 
                                                                                                                                                       150L, 151L, 152L, 155L)))


3 метода стилизации элементов HTML
3 метода стилизации элементов HTML
Когда дело доходит до применения какого-либо стиля к нашему HTML, существует три подхода: встроенный, внутренний и внешний. Предпочтительным обычно...
Формы c голосовым вводом в React с помощью Speechly
Формы c голосовым вводом в React с помощью Speechly
Пытались ли вы когда-нибудь заполнить веб-форму в области электронной коммерции, которая требует много кликов и выбора? Вас попросят заполнить дату,...
Стилизация и валидация html-формы без использования JavaScript (только HTML/CSS)
Стилизация и валидация html-формы без использования JavaScript (только HTML/CSS)
Будучи разработчиком веб-приложений, легко впасть в заблуждение, считая, что приложение без JavaScript не имеет права на жизнь. Нам становится удобно...
Flatpickr: простой модуль календаря для вашего приложения на React
Flatpickr: простой модуль календаря для вашего приложения на React
Если вы ищете пакет для быстрой интеграции календаря с выбором даты в ваше приложения, то библиотека Flatpickr отлично справится с этой задачей....
В чем разница между Promise и Observable?
В чем разница между Promise и Observable?
Разберитесь в этом вопросе, и вы значительно повысите уровень своей компетенции.
Что такое cURL в PHP? Встроенные функции и пример GET запроса
Что такое cURL в PHP? Встроенные функции и пример GET запроса
Клиент для URL-адресов, cURL, позволяет взаимодействовать с множеством различных серверов по множеству различных протоколов с синтаксисом URL.
2
0
48
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

sort в by нарушает порядок строк, т. е. переставляет year отдельно, и это приведет к ошибочным значениям из других столбцов, совпадающих с отсортированным столбцом «год». Это должно быть либо на i

tt[order(year), .(count = uniqueN(ruc_pk_informante)), 
     by = .(year, pn_soc_informante)]
# A tidytable: 4 × 3
   year pn_soc_informante count
  <int> <chr>             <int>
1  2012 PERSONA NATURAL       1
2  2013 PERSONA NATURAL      17
3  2014 PERSONA NATURAL      12
4  2015 PERSONA NATURAL      13

или сделать заказ позже

tt[, .(count = uniqueN(ruc_pk_informante)), 
   by = .(year, pn_soc_informante)][order(year)]
# A tidytable: 4 × 3
   year pn_soc_informante count
  <int> <chr>             <int>
1  2012 PERSONA NATURAL       1
2  2013 PERSONA NATURAL      17
3  2014 PERSONA NATURAL      12
4  2015 PERSONA NATURAL      13

Проверьте вывод из отсортированного и несортированного

> tt[, .SD, by = .(year = year,pn_soc_informante)][year == 2013]$ruc_pk_informante
  [1] "R3"  "R3"  "R3"  "R3"  "R3"  "R3"  "R3"  "R3"  "R3"  "R3"  "R3"  "R3"  "R3"  "R3"  "R3"  "R3"  "R3"  "R3"  "R3"  "R3"  "R3"  "R3" 
 [23] "R5"  "R7"  "C9"  "R12" "R14" "R16" "R16" "R16" "R16" "R16" "R16" "C21" "R23" "R23" "R23" "R27" "R27" "R27" "R27" "R27" "R27" "R27"
 [45] "R27" "R27" "R30" "R33" "R33" "R34" "R34" "R37" "R41" "R41" "R44" "R45" "R45" "R45" "R45" "R45" "R45" "R45" "R45" "R45" "R45" "R45"
 [67] "R45" "R45" "R45" "R45" "R45" "R45" "R45" "R45" "R45" "R45" "R45" "R45" "R45" "R45" "R45" "R45" "R45" "R45" "R45" "R45" "R45" "R45"
 [89] "R45" "R45" "R45" "R45" "R45" "R45" "R45" "R45" "R45" "R45" "R45" "R45" "R45" "R45" "R45" "R45" "R45" "R45" "R45" "R45" "R45" "R45"
[111] "R45" "R45" "R45"
> tt[, .SD, by = .(year = sort(year),pn_soc_informante)][year == 2013]$ruc_pk_informante
  [1] "R3"  "R3"  "R3"  "R3"  "R3"  "R3"  "R3"  "R3"  "R3"  "R3"  "R3"  "R3"  "R3"  "R3"  "R3"  "R3"  "R3"  "R3"  "R3"  "R3"  "R3"  "R3" 
 [23] "R3"  "R3"  "R3"  "R3"  "R3"  "R3"  "R3"  "R3"  "R3"  "R3"  "R3"  "R3"  "R3"  "R3"  "R3"  "R3"  "R3"  "R3"  "R3"  "R3"  "R3"  "R3" 
 [45] "R3"  "R3"  "R3"  "R3"  "R3"  "R3"  "R3"  "R3"  "R3"  "R3"  "R3"  "R3"  "R3"  "R3"  "R3"  "R3"  "R3"  "R3"  "R3"  "R5"  "R5"  "R7" 
 [67] "R7"  "R7"  "R7"  "C9"  "C9"  "R12" "R12" "R12" "R14" "R16" "R16" "R16" "R16" "R16" "R16" "R16" "R16" "R16" "R16" "R16" "R16" "R16"
 [89] "R16" "R16" "R16" "R16" "R16" "R16" "R16" "R16" "C21" "R23" "R23" "R23" "R23" "R23" "R23" "R23" "R23" "R23" "R27" "R27" "R27" "R27"
[111] "R27" "R27" "R27"

почему не работает sort в вашем коде?

cdcarrion 23.04.2022 00:18

@cdcarrion sort работает, но вы сортируете один столбец и нарушаете сортировку по другим столбцам. Вот почему я использовал порядок, чтобы все столбцы были упорядочены по столбцу года.

akrun 23.04.2022 17:42

Другие вопросы по теме