Question

我正在尝试为矩阵的每一行计算出多少列的值大于指定值。对不起，我问这个简单的问题，但我无法弄明白。

对于我感兴趣的一些空间点，我已经从多年光栅的栅格堆栈中提取了最大温度值。数据类似于：

data <- cbind('1990' = c(25, 22, 35, 42, 44), '1991' = c(23, 28, 33, 40, 45), '1992' = c(20, 20, 30, 41, 43))

    1990   1991   1992
1     25     23     20
2     22     28     20
3     35     33     30
4     42     40     41
5     44     45     43

我想最终确定每个地点温度高于30的年数，例如：

    yr.above   
1          0
2          0
3          2
4          3
5          3

我尝试过一些东西，但是它们不起作用并且非常不合逻辑（例如尝试长度（数据[1：长度（数据），（blah blah没有意义））或者应用（数据， 1，长度（数据）> 30），我知道这些没有意义，但我有点卡住了。

Answer 1

这将为您提供您正在寻找的矢量：

rowSums(data > 30)

无论data是矩阵还是data.frame，它都能正常工作。此外，它使用向量化函数，因此是使用apply的首选方法，它只是一个（慢）for循环。

如果data是data.frame，您可以通过执行以下操作将结果添加为列：

data$yr.above <- rowSums(data > 30)

或data是否为矩阵：

data <- cbind(data, yr.above = rowSums(data > 30))

您还可以创建一个全新的data.frame：

data.frame(yr.above = rowSums(data > 30))

或一个全新的矩阵：

cbind(yr.above = rowSums(data > 30))

Answer 2

apply的第三个参数需要是一个函数。此外，您可以用和来计算逻辑真值。

apply(data, 1, function(x)sum(x > 30))

Answer 3

我们也可以使用Reduce和+（假设没有NA元素）

 Reduce(`+`, lapply(as.data.frame(data), `>`, 30))

这应该是高效的，因为我们没有转换为matrix。

Answer 4

使用dplyr软件包，您可以尝试以下两种解决方案。

library(dplyr)
df <- as.data.frame(data)

选项1

df %>%
  mutate(yr.above = rowSums(select(df, `1990`:`1992`) > 30))

选项2

dplyr 1.0.0之后，您可以将c_across()与rowwise()结合使用，以方便地执行行聚合。 / p>

df %>%
  rowwise() %>%
  mutate(yr.above = sum(c_across(`1990`:`1992`) > 30)) %>%
  ungroup()

注意： 使用dplyr的好处之一是 整洁选择< / strong> ，，其中提供了R的简洁方言，用于根据变量的名称或属性选择变量。

输出

# # A tibble: 5 x 4 # `1990` `1991` `1992` yr.above # <dbl> <dbl> <dbl> <int> # 1 25 23 20 0 # 2 22 28 20 0 # 3 35 33 30 2 # 4 42 40 41 3 # 5 44 45 43 3

按每行的条件（＆gt;）计算列数

4 个答案: