Question

考虑下面的数据框（2列：id和val），我试图找到一种快速的方法来计算唯一事件中 val 列中元素“boo”的出现次数。事件在 id 列中表示。独特的事件是：a，b，c，d

id<-c("a","a","a","a","b","b","c","c","c","d")
val<-c("boo","sd","ssd","df","boo","ksdj","boo","sdjhf","df","boo")
x<-data.frame(id,val)

因此，此处的结果应为4，因为所有事件中都会出现“boo”：a，b，c，d。

Count("boo") =4

例2

id<-c("a","a","a","a","b","b","c","c","c","d")
val<-c("boo","sd","ssd","df","boo","ksdj","boo","sdjhf","boo","sgfsc")
x<-data.frame(id,val)

Count("boo") =3

我需要使用R base中的软件包。

谢谢。

Answer 1

对于使用基数R的boo的唯一计数，可以做

sum(with(x, tapply(val, id, function(x) any(x == "boo"))))
## [1] 4

Answer 2

试试这个：

> result <- ddply(x,~val,nrow)
> result <- result[result$V1==4, ]
> result
  val V1
1 boo  4

数据框result将包含每个val的行数，我们可以进一步对其进行子集化以仅选择值为4的val（表示它已发生）对于每个id）。

这是一个稍微不太优雅的解决方案，仅使用base-R功能（您的要求）：

> result <- sapply(split(x, x$val), function(x) nrow(x))
> result
  boo    df  ksdj    sd sdjhf sgfsc   ssd
    4     1     1     1     1     1     1

如果您想查找以特定频率发生的val，可以像这样对result进行分组：

> result[result >= 4]
boo
  4

Answer 3

# 1. subset unique rows
unique <- unique(x)

# 2. count unique rows with val == boo
sum(unique$val == "boo")

数据帧中的条件发生计算

3 个答案: