Question

我的数据框包含1：4的数字值和一些NA。对于每一行，我想计算出最少出现次数大于0的值的频率（百分比）。

以下是要使用的示例数据框。

    df = as.data.frame(rbind(c(1,2,1,2,2,2,2,1,NA,2),c(2,3,3,2,3,3,NA,2,NA,NA),c(4,1,NA,NA,NA,1,1,1,4,4),c(3,3,3,4,4,4,NA,4,3,4)))

      V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10
    1  1  2  1  2  2  2  2  1 NA   2
    2  2  3  3  2  3  3 NA  2 NA  NA
    3  4  1 NA NA NA  1  1  1  4   4
    4  3  3  3  4  4  4 NA  4  3   4

我有2分，我正在努力。 1）找到大于0的值的最低频率，2）将该函数应用于我的数据帧的每一行。当我开始使用这个函数时，我使用下面的代码实现它，但它似乎没有应用于每一行。我对value.1，value.2等的结果对于每一行都是相同的。

    Low_Freq = function(x){
      value.1 = sum(x==1, na.rm=TRUE) #count the number of 1's per row
      value.2 = sum(x==2, na.rm=TRUE) #count the number of 2's per row
      value.3 = sum(x==3, na.rm=TRUE) #count the number of 3's per row
      value.4 = sum(x==4, na.rm=TRUE) #count the number of 4's per row
      num.values = rowSums(!is.na(x), na.rm=TRUE) #count total number of non-NA values in each row

      #what is the minimum frequency value greater than 0 among value.1, value.2, value.3, and value.4 for EACH row?
      min.value.freq = min(cbind(value.1,value.2,value.3,value.4)) 

      out = min.value.freq/num.values #calculate the percentage of the minimum value for each row
    }

    df$Low_Freq = apply(df, 1, function(x))

然后我开始使用rowSums（）来计算value.1，value.2，value.3和value.4。这解决了我为每行计算value.1，value.2等的问题，然而，我不得不在不使用apply（）的情况下应用该函数来运行：

    Low_Freq = function(x){
      value.1 = rowSums(x==1, na.rm=TRUE) #count the number of 1's per row
      value.2 = rowSums(x==2, na.rm=TRUE) #count the number of 2's per row
      value.3 = rowSums(x==3, na.rm=TRUE) #count the number of 3's per row
      value.4 = rowSums(x==4, na.rm=TRUE) #count the number of 4's per row
      num.values = rowSums(!is.na(x), na.rm=TRUE) #count total number of non-NA values in each row

      #what is the minimum frequency value greater than 0 among value.1, value.2, value.3, and value.4 for EACH row?
      min.value.freq = min(cbind(value.1,value.2,value.3,value.4)) 

      out = min.value.freq/num.values #calculate the percentage of the minimum value for each row
    }

    df$Low_Freq = Low_Freq(df)

因此，应用于每一行的行为似乎都发生在函数本身中。这一切都很好，但是当我去做我的输出的最终计算时，我无法弄清楚如何识别哪一个值1,2,3或4具有每行的最低频率。该值必须除以每行的非NA值的数量。

我想要的结果应该是这样的：

      V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10  Low_Freq
    1  1  2  1  2  2  2  2  1 NA   2 0.3333333
    2  2  3  3  2  3  3 NA  2 NA  NA 0.4285714
    3  4  1 NA NA NA  1  1  1  4   4 0.4285714
    4  3  3  3  4  4  4 NA  4  3   4 0.4444444

我觉得我正在用这个看似简单的功能进行圈子。任何帮助将不胜感激。

谢谢。

Answer 1

table函数将返回显示的每个值的频率，忽略NA个值。因此，min结果的table是您行中显示的值的最小频率，总和是您行中非NA值的数量。< / p>

Low_Freq = function(x){
  tab = table(x)
  return(min(tab) / sum(tab))
}
df$Low_Freq = apply(df, 1, Low_Freq)
df
#   V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10  Low_Freq
# 1  1  2  1  2  2  2  2  1 NA   2 0.3333333
# 2  2  3  3  2  3  3 NA  2 NA  NA 0.4285714
# 3  4  1 NA NA NA  1  1  1  4   4 0.4285714
# 4  3  3  3  4  4  4 NA  4  3   4 0.4444444

如果您不想使用5s作为分子但是将它们用作分母，您可以这样做：

df = as.data.frame(rbind(c(1,2,1,2,2,2,2,1,NA,2),c(2,3,3,2,3,3,NA,2,NA,NA),c(4,1,NA,NA,NA,1,1,1,4,4),c(3,3,3,4,4,4,5,4,3,4)))
Low_Freq = function(x){
  tab = table(x[x != 5])
  return(min(tab) / sum(!is.na(x)))
}
df$Low_Freq = apply(df, 1, Low_Freq)
df
#   V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10  Low_Freq
# 1  1  2  1  2  2  2  2  1 NA   2 0.3333333
# 2  2  3  3  2  3  3 NA  2 NA  NA 0.4285714
# 3  4  1 NA NA NA  1  1  1  4   4 0.4285714
# 4  3  3  3  4  4  4  5  4  3   4 0.4000000

找到大于0的最小值

1 个答案: