我在互联网上搜索类似的解决方案，但我找不到具体的解决方案。让我们说a有以下数据框：
a = c(1, 1, 1, 2, 2)
b = c(2, 1, 1, 1, 2)
c = c(2, 2, 1, 1, 1)
d = c(1, 2, 2, 1, 1)
df <- data.frame(a = a, b = b, c = c, d = d)
和df看起来像这样：
a b c d
1 1 2 2 1
2 1 1 2 2
3 1 1 1 2
4 2 1 1 1
5 2 2 1 1
注意：在此示例中，我使用[1,2]对值，但它可以是一组不同的值：[-1,1]或甚至超过两个可能的值：{ {1}}。
现在我想要一个矩阵，其中每个[-1,1,2]元素将代表列[i,j]和1的值为i的行数。对于这种特殊情况，我们有（显示上对角线，因为它是对称的）：
j对角线应计算给定列的 a b c d
a 3 2 1 1
b 3 2 1
c 3 2
d 3
值的行数。在这种情况下，所有列都具有相同的值1。格式应类似于1函数（Correlation Matrix）。
我尝试使用cor()（以及来自table()包的crosstab）但它按列对显示信息。
可以通过手动计算每对列的descr的出现（即：1）然后放入矩阵来完成，但我想知道是否有内置的简化过程的功能。
答案 0 :(得分：2)
我们可以在crossprod上使用matrix来计算问题示例值1的出现次数：
m1 <- as.matrix(df == 1) # see Note[1]
out <- crossprod(m1)
注意[1] 由@imo指出（请参阅下面的评论）以解决一般情况（值为[x,y]的矩阵）。对于[0,1]值df==1的矩阵，可以用df替换。要计算问题示例中的2值，请使用：df == 2。
如果下对角线应为0或NA
out[lower.tri(out)] <- NA
out
# a b c d
#a 3 2 1 1
#b NA 3 2 1
#c NA NA 3 2
#d NA NA NA 3