Question

我正在尝试创建一个新列，该新列对满足条件的每一列进行计数。那是因为我想总结硕士论文中每个参与者的正确答案的数量。我真的是R新手，急切需要帮助，即使是在简单的任务上也是如此。

例如：

（参与者，任务1，任务2，任务3； COUNT个）

1 4 8 1; 1 |

2 3 8 7; 1 |

3 1 3 4; 2 |

4 5 6 4; 1 |

5 1 8 4; 3

COUNT列应计算Task1-Task3行的所有正确答案。如果正确答案是（1、8、4），则COUNT行应产生上面示例中显示的数字。

有人可以告诉我如何创建这样的变量吗？

非常感谢，谢谢路卡

Answer 1

我们可以通过使向量rowSums的长度与“任务”列的长度相同来使用c(1, 8, 4)，并进行==并获得rowSums

i1 <- startsWith(names(df1), 'Task')
df1$COUNT <-   rowSums(df1[i1] ==  c(1, 8, 4)[col(df1[i1])])
df1$COUNT
#[1] 1 1 2 1 3

或与sweep

rowSums(sweep(df1[i1], 2, c(1, 8, 4), `==`))

或者另一个选择是apply

df1$COUNT <- apply(df1[i1], 1, function(x) sum(x == c(1, 8, 4)))

注意：所有解决方案都不需要任何外部包装

数据

df1 <- data.frame(Participant = 1:5, Task1 = c(4, 3, 1, 5, 1),
   Task2 = c(8, 8, 3, 6, 8), Task3 = c(1, 7, 4, 4, 4))

Answer 2

我们可以使用pmap_int中的purrr来计算正确答案的数量。

library(dplyr)

df %>% mutate(COUNT = purrr::pmap_int(select(., starts_with('Task')), 
                               ~sum(c(...) == c(1, 8, 4))))


#  Participant Task1 Task2 Task3 COUNT
#1           1     4     8     1     1
#2           2     3     8     7     1
#3           3     1     3     4     2
#4           4     5     6     4     1
#5           5     1     8     4     3

另一种选择是获取长格式的数据，为每个Participant计算正确答案的数量，然后将数据重新加入。

df1 %>%
  tidyr::pivot_longer(cols = starts_with('Task')) %>%
  group_by(Participant) %>%
  summarise(COUNT = sum(value == c(1, 8, 4))) %>%
  left_join(df1, by = 'Participant')

R函数，用于计算满足条件的行

2 个答案:

数据