Question

我在R中有一个非常大的数据集，其中1797个观察（行）和24个变量（列）对应于通过EPFL社区进行的调查。

受访者被问及他们在哪种频率下进行了23次亲环境行为，并且他们以相对比例回答，导致得分在1（从不）和5（经常）之间。

我想检查每一行中的重复值，以便查看人们是否认真地随机回答（例如，某人有很多＆＃34; 3＆＃34;值）。

因此，我想每行检索这些副本，你知道我该怎么做吗？

谢谢：）

Answer 1

您可以使用tidyverse方法。

示例数据：

set.seed(123)
df <- data.frame(id = c(1:5), 
                 q1 = sample(1:5, 5, replace = TRUE), 
                 q2 = sample(1:5, 5, replace = TRUE), 
                 q3 = sample(1:5, 5, replace = TRUE), 
                 q4 = sample(1:5, 5, replace = TRUE), 
                 q5 = sample(1:5, 5, replace = TRUE), 
                 q6 = sample(1:5, 5, replace = TRUE), 
                 q7 = sample(1:5, 5, replace = TRUE), 
                 q8 = sample(1:5, 5, replace = TRUE), 
                 q9 = sample(1:5, 5, replace = TRUE), 
                 q10 = sample(1:5, 5, replace = TRUE))


require(tidyverse)

df %>% 
  gather(question, value, -id) %>% 
  group_by(id) %>%
  #Give you the count for each answer
  count(value) %>% 
  ungroup() %>% 
  #In addition, you can calculate the prop. of the same answer out of the 10 questions. 
  mutate(prop = n / 10)

输出：

   id value n prop
1   1     1 3  0.3
2   1     2 1  0.1
3   1     3 1  0.1
4   1     4 1  0.1
5   1     5 4  0.4
6   2     2 2  0.2
7   2     3 4  0.4
8   2     4 3  0.3
9   2     5 1  0.1
10  3     1 1  0.1
11  3     2 1  0.1
12  3     3 4  0.4
13  3     4 3  0.3
14  3     5 1  0.1
15  4     2 5  0.5
16  4     3 2  0.2
17  4     4 1  0.1
18  4     5 2  0.2
19  5     1 4  0.4
20  5     2 1  0.1
21  5     3 1  0.1
22  5     4 1  0.1
23  5     5 3  0.3

Answer 2

要查找行中的重复元素：

duplicated(x)

示例向量：x <- c(1, 1, 4, 5, 4, 6)

结果：[1] FALSE TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE

提取重复元素：

x[duplicated(x)]

示例向量：x <- c(1, 1, 4, 5, 4, 6)

结果：[1] 1 4

有用的资料来源：

R duplicated function manual

Duplicated function examples

Answer 3

我想只想计算用相同的值回答问题的频率（无论哪个问题）。这样做：

library(reshape2)

data <- data.frame(ID = c(1, 2), Q1 = c(1, 4), Q2 = c(5, 2), Q3 = c(3, 2), Q4 = c(5, 2))
data

#   ID Q1 Q2 Q3 Q4
# 1  1  1  5  3  5
# 2  2  4  2  2  2

melted.data <- melt(data, "ID") # , measure.vars = "")
melted.data
melted.data$count <- 1
melted.data   # "variable" contains the original column name now, "value" the cell content

#   ID variable value count
# 1  1       Q1     1     1
# 2  2       Q1     4     1
# 3  1       Q2     5     1
# 4  2       Q2     2     1
# 5  1       Q3     3     1
# 6  2       Q3     2     1
# 7  1       Q4     5     1
# 8  2       Q4     2     1

# group by "ID" + "value" columns and calculate the sum for the column "count"
# (I hate the "aggregate" syntax ;-)
aggregate( count ~ ID + value, data = melted.data, sum)

    ID value count
# 1  1     1     1
# 2  2     2     3
# 3  1     3     1
# 4  2     4     1
# 5  1     5     2

Answer 4

似乎OP正在寻找每行sudo npm i -g npm。一个选项可以使用maximum number of duplicate answer的{{1}}和apply函数作为：

选项＃1：

table

选项＃2：以base-R
分隔的列中列出的所有行方式重复项
# row-wise apply over columns starting with 'q' df$MaxDup <- apply(df[,startsWith(names(df),"q")], 1, function(x)sort(table(x), decreasing = TRUE)[1]) df # id q1 q2 q3 q4 q5 q6 q7 q8 q9 q10 MaxDup # 1 1 2 1 5 5 5 4 5 3 1 1 4 # 2 2 4 3 3 2 4 3 5 4 3 2 4 # 3 3 3 5 4 1 4 3 4 2 3 3 4 # 4 4 5 3 3 2 5 2 4 2 2 2 5 # 5 5 5 3 1 5 4 1 1 2 1 5 4

数据：取自@DJV anser

;

Answer 5

使用DJV的样本数据，我们可以找到每一行的模式，然后计算该值的使用比率：

import { of } from 'rxjs';

R如何在一行内找到重复项

5 个答案: