Question

我有以下数据集：

5   3   3   5   10  10  3   8   2   12  8   6   2   5   6   5   10  4   3   5   4   3   3   5   8   3   5   6   6   1   10  3   6   6   5   8   3   4   3   4   4   3   2.5 1   4   2   2   3   5   10  4   4   6   3   2   3   8   3   4   4   3   3   4   8   4   4   2   4   4   3   2   10  6   3   7   3   5   3   1   4   3   4   3   4   4   2   3   2   4   7   4   6   3.5 3.5 5   3   4   3   5   3   1.5 2.5 3   7   2   5   3   4   2   4   5   3   4   5   4.5 4   6   3   2   1   3   2   2   3   4   6   2   4   2   3   6   1.5 3   3   1   4   3   3   2   3   2   2   6   3   15  1   4   5   2   6   2   4   8   2   8   4   4   4   3   8   4   4   8.5 3   2   7   0.5 3   3   3   2   3   2   4   5   6   2   3.5 3   3   2   2   2.5 2   2   5   2   8   2   4   3   3   2   7   2   4   2   4   4   3   2.5 3   3   3   5

函数table（）返回以下值：

table(df$var)

0.5   1 1.5   2 2.5   3 3.5   4 4.5   5   6   7   8 8.5  10  12  15 
  1   6   2  35   4  54   3  41   1  19  15   5  10   1   6   1   1

我想要做的是省略count（）为＆lt; = 6的所有这些数字，这样当table（）函数对数据运行时，它将返回如下所示的结果：< / p>

2    3    4    5   6   8 
35  54   41   19  15  10

我在尝试什么：

test <- as.data.frame(table(df$var))
test[test$Freq > 6,2]

然后用它来获取表格（）。这真是糟糕的工作。

可以有任何其他最简短的方法，也许是单线程？

Answer 1

您目前正在做的事情非常好。但是，如果您想缩短代码，可以使用const handleStatus = (ref, error = "Unknown error") => { return new Promise((resolve, reject) => { ref.child("status").on("value", snapshot => { const status = snapshot.val(); if (status === SUCCESS) { ref.child("status").off(); resolve(error); // is this really what you mean? } else if (status !== PENDING) { reject(error); } }); }); };来评估新的with，方法是考虑初始data.frame。我会尽量避免两次运行data.frame，因为它是多余的。

table

数据

with(data.frame(table(x)), data.frame(x = x[Freq>6], Freq = Freq[Freq>6])) # x Freq #1 2 35 #2 3 54 #3 4 41 #4 5 19 #5 6 15 #6 8 10

Answer 2

这也是Filter函数的一个很好的候选者：

Filter(function(y) y > 6, table(x))
## x
##  2  3  4  5  6  8 
## 35 54 41 19 15 10

（“x”来自@ d.b的回答。）

使用频率计数减少数据后对数据进行制表

2 个答案: