Question

我想计算数据帧每行中满足多OR条件的列数。

在我的数据框的前100列中，我有＆＃34;代码＆＃34; （这是整数）。让我们说我想要的值是111,112或113的列数。

我试过

rowSums(mydata[,1:100]==111 | mydata[,1:100] == 112 | mydata[,1:100] == 113)

这样可行，但由于我有很多代码需要检查，我宁愿使用％in％语句，如

rowSums(mydata[,1:100] %in% c(111,112,113))

但这不起作用，我还没能找到合适的语法。（我查看了％in％的其他问题，但我没有找到解决问题的答案。）

问题的第二部分是，如何在其他列上添加AND条件？像

这样的东西

rowSums(mydata[,1:100] %in% c(111,112,113) & mydata[,101:200] %in% c("a","b","c"))

Answer 1

%in%运算符不适用于data.frame。我们可以使用lapply/sapply/vapply遍历列并执行%in%。在我们获得list中的逻辑索引之后，我们使用+得到元素和（Reduce）。即使有NA个%in%个值，match使用带有参数nomatch=0L的{{1}}，而==返回NA NA，这也会有效}值。

 Reduce(`+`, lapply(mydata[1:5], `%in%` ,111:113))
 #[1] 2 3 2 4 2 1 3 0 1 2 1 2 1 2 0 1 1 3 2 2

等于rowSums

rowSums(mydata[1:5] ==111 | mydata[1:5] == 112 | mydata[1:5] == 113)
#[1] 2 3 2 4 2 1 3 0 1 2 1 2 1 2 0 1 1 3 2 2

对于问题的第二部分，我们可以使用&构建Map，然后使用Reduce获取+。

我们使用两个逻辑list s（lapply(mydata[1:5], ...)和lapply(mydata[6:10], ...)）作为Map的输入。 &会比较相应的list元素，如果TRUE或TRUE都返回FALSE，则会返回list。Reduce从那里，我们可以使用前面所述的Reduce(`+`, Map(`&`, lapply(mydata[1:5], `%in%` ,111:113), lapply(mydata[6:10], `%in%`, letters[1:3]))) #[1] 0 1 1 0 1 0 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 2 1 0。

rowSums

等效的rowSums((mydata[1:5] ==111 | mydata[1:5] == 112 | mydata[1:5] == 113) & (mydata[6:10]=='a' | mydata[6:10]=='b' | mydata[6:10]=='c')) #[1] 0 1 1 0 1 0 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 2 1 0代码将是

set.seed(24)
mydata <- as.data.frame(matrix(sample(111:120, 5*20, replace=TRUE), 
        ncol=5))
set.seed(42)
mydata2 <- as.data.frame(matrix(sample(letters[1:10], 5*20, 
        replace=TRUE), ncol=5), stringsAsFactors=FALSE)

mydata <- cbind(mydata, mydata2)

注意：这里我创建了一个10列的小示例数据集。前5个是'数字'，后跟5'字符'列。

数据

var myString = "Hello Alex, I am John";
matches = myString.match(/"Hello (.+) I am (.+)/);
console.log(match[1]);
console.log(match[2]);

计算满足多个OR语句和AND语句的列

1 个答案:

数据