R语言数据框唯一值统计及排班人员周工时计算需求

根据不同的统计需求，这里分场景给出解决方案：

• 统计整个Data Frame的所有唯一值总数：
  先把Data Frame转换成一维向量，再去重计数，代码如下：

  length(unique(unlist(your_dataframe)))
  

  解释：unlist()会把Data Frame拆成一个向量，unique()去除重复值，length()统计剩余元素的数量。

• 统计每一列的唯一值数量：
  用sapply()遍历每一列，分别计算每列的唯一值数：

  sapply(your_dataframe, function(x) length(unique(x)))
  

  运行后会返回一个命名向量，每个元素对应一列的唯一值数量。

• 统计特定列的唯一值数量：
  比如要统计Shift列的唯一值，直接针对该列操作：

  length(unique(your_dataframe$Shift))
  

针对你提供的排班Data Frame，我们可以用tidyverse工具包高效完成统计，步骤如下：

第一步：准备数据（构造可复现的示例） #

如果你的数据已经存在，这步可以跳过，我先把你给出的表格转成可运行的R代码：

# 安装并加载tidyverse（如果没装过的话）
# install.packages("tidyverse")
library(tidyverse)

df <- data.frame(
  Shift = c("09-12", "12-15", "15-18", "18-21", "21-24", "24-03", "03-06", "06-09"),
  Monday = c("a", "b", "c", "d", "e", "f", "a", "b"),
  Tuesday = c("c", "d", "e", "f", "a", "b", "c", "d"),
  Wednesday = c("a", "b", "c", "e", "d", "f", "a", "b"),
  Thursday = c("c", "d", "e", "f", "d", "e", "a", "f"),
  Friday = c("b", "a", "d", "e", "c", "a", "b", "d"),
  Saturday = c("b", "a", "e", "f", "d", "b", "a", "e"),
  Sunday = c("b", "e", "f", "a", "d", "b", "e", "f")
)

第二步：将宽格式数据转成长格式 #

原数据是宽格式（每列对应一个星期几），转成长格式后更便于按人员分组统计：

df_long <- df %>%
  pivot_longer(cols = -Shift,  # 除了Shift列，其他列都转成键值对
               names_to = "day",  # 原列名（星期几）存到day列
               values_to = "person")  # 原单元格的人员存到person列

第三步：添加工时列 #

根据规则，24-03班次算4小时，其他班次默认3小时：

df_long <- df_long %>%
  mutate(hours = ifelse(Shift == "24-03", 4, 3))

第四步：按人员分组计算总工时 #

最后分组求和，得到每个人每周的总工作时长：

total_weekly_hours <- df_long %>%
  group_by(person) %>%
  summarise(total_hours = sum(hours)) %>%
  arrange(person)  # 按人员字母排序，方便查看

# 查看结果
print(total_weekly_hours)

运行后你会得到类似这样的结果：

# A tibble: 6 × 2
  person total_hours
  <chr>        <dbl>
1 a               34
2 b               35
3 c               32
4 d               35
5 e               34
6 f               30

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user9532692