R语言按国家分组统计多列中武器系统唯一值总数如何实现

方法1：tidyverse实现（可读性高，适配复杂场景） #

这是R生态中最常用的实现方式，代码逻辑清晰，无需手动枚举所有武器列：

# 加载依赖包
library(tidyverse)

# 统计逻辑
result <- df %>%
  # 转换为长格式：仅保留国家列，其余非武器列（此处为年份b）直接排除
  # 武器列多的时候无需手动列全，用!c(a,b)即可自动识别所有武器列
  pivot_longer(cols = !c(a, b), values_to = "weapon") %>%
  # 按国家分组
  group_by(a) %>%
  # 统计非缺失的唯一武器数量
  summarise(weapon_count = n_distinct(weapon, na.rm = TRUE))

运行后输出结果如下：

# A tibble: 3 × 2
  a       weapon_count
  <chr>          <int>
1 Belgium            4
2 Germany            3
3 Greece             4

完全符合你给出的德国列装3款武器的示例结果。

方法2：base R实现（无需安装第三方包） #

如果你不想额外加载依赖包，可以用原生R语法实现：

# 按国家拆分数据集
country_split <- split(df, df$a)

# 逐国家统计唯一武器数
count_vec <- sapply(country_split, function(sub_df) {
  # 提取当前国家所有武器列的取值
  all_weapons <- unlist(sub_df[, setdiff(colnames(sub_df), c("a", "b"))])
  # 排除缺失值后统计唯一值数量
  length(unique(na.omit(all_weapons)))
})

# 转为更易读的数据框格式
result <- data.frame(
  country = names(count_vec),
  weapon_count = as.integer(count_vec)
)

运行结果和方法1完全一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Always_learning_new_things