如何计算唯一条目而不是总和值（环境数据集）
瑞秋·肯尼（Rachel Kenny）
我正在对恢复站点中的本机/非本机封面进行分析。数据由多边形组织，然后横断，然后固定。我不在乎某个图钉是否具有1个本地物种或3个本地物种-我只是在乎是否具有任何本地物种。现在，原始数据如下所示：
最后，我希望我的数据看起来像这样的格式：
问题是，现在我的代码正在对本地，非本地等的每个条目进行计数。并对每个样条求和。但是，我希望它对具有本机/非本机/等的引脚总数进行求和。不管有多少。因此，例如，如果引脚5具有3个本机，那么我仍然只希望在最终表中将其计为1个本机。有人可以帮忙吗？下面的代码虽然不能共享数据：
mynewtable <- data %>%
count(polygon_id, transect, native_non_native) %>%
spread(native_non_native, n)
BICube
似乎您要依靠的内容有些重复。您可以简单地获取一组唯一的数据，您将可以依靠它们获得期望的结果。
> df <- data.frame(polygon_id = replicate(10,'OW-M7'),
transect = replicate(10,1),
pin_number = c(1,1,1,2,3,4,5,6,7,8),
native_non_native =c(replicate(5,'Native'),replicate(5,'NoNative'))
)
> df
polygon_id transect pin_number native_non_native
1 OW-M7 1 1 Native
2 OW-M7 1 1 Native
3 OW-M7 1 1 Native
4 OW-M7 1 2 Native
5 OW-M7 1 3 Native
6 OW-M7 1 4 NoNative
7 OW-M7 1 5 NoNative
8 OW-M7 1 6 NoNative
9 OW-M7 1 7 NoNative
> mynewtable <- df %>% select(polygon_id, transect, pin_number, native_non_native) %>% distinct() %>% count(polygon_id, transect, native_non_native) %>% spread(native_non_native, n)
> mynewtable
# A tibble: 1 x 4
polygon_id transect Native NoNative
<fct> <dbl> <int> <int>
1 OW-M7 1 3 5
当然，如果这些是数据框中仅有的列，那么您可以简单地忽略选择步骤，而只需使用
> mynewtable <- distinct(df) %>% count(polygon_id, transect, native_non_native) %>% spread(native_non_native, n)
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