按条件 (>) 计算每行的列数

Question

我正在尝试为矩阵的每一行计算出有多少列的值大于指定值。 很抱歉我问了这个简单的问题，但我无法弄清楚。

对于我感兴趣的一些空间点，我已经从多年栅格的栅格堆栈中提取了最高温度值。数据看起来类似于：

data <- cbind('1990' = c(25, 22, 35, 42, 44), '1991' = c(23, 28, 33, 40, 45), '1992' = c(20, 20, 30, 41, 43))

    1990   1991   1992
1     25     23     20
2     22     28     20
3     35     33     30
4     42     40     41
5     44     45     43

我想以每个位置的温度高于 30 的年数结束，例如：

    yr.above   
1          0
2          0
3          2
4          3
5          3

我尝试了一些东西，但它们没有用，而且非常不合逻辑（例如尝试 length(data[1:length(data), which(blah blah don't sense))，或 apply(data, 1, length （数据）> 30），我知道这些没有意义，但我有点卡住了。

Answer 1

这将为您提供您正在寻找的向量：

rowSums(data > 30)

无论data是矩阵还是data.frame，它都会起作用。 此外，它使用矢量化函数，因此是使用apply的首选方法，它只不过是一个（慢）for 循环。

如果data是 data.frame，您可以通过执行以下操作将结果添加为列：

data$yr.above <- rowSums(data > 30)

或者如果data是矩阵：

data <- cbind(data, yr.above = rowSums(data > 30))

您还可以创建一个全新的 data.frame：

data.frame(yr.above = rowSums(data > 30))

或一个全新的矩阵：

cbind(yr.above = rowSums(data > 30))

Answer 2

apply 的第三个参数需要是一个函数。 此外，您可以使用 sum 计算逻辑真值。

apply(data, 1, function(x)sum(x > 30))

Answer 3

我们也可以使用Reduce和+ （假设没有 NA 元素）

 Reduce(`+`, lapply(as.data.frame(data), `>`, 30))

这应该是有效的，因为我们没有转换为matrix 。

Answer 4

使用dplyr包，您可以尝试以下两种解决方案。

library(dplyr)
df <- as.data.frame(data)

选项 1

df %>%
  mutate(yr.above = rowSums(select(df, `1990`:`1992`) > 30))

选项 2

在dplyr 1.0.0 ，您可以将c_across()与rowwise()一起使用，以便轻松执行按行聚合。

df %>%
  rowwise() %>%
  mutate(yr.above = sum(c_across(`1990`:`1992`) > 30)) %>%
  ungroup()

注意：使用dplyr的好处dplyr是支持tidy selections ，它提供了一种简洁的 R 方言，用于根据变量的名称或属性选择变量。

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输出

# # A tibble: 5 x 4
#   `1990` `1991` `1992` yr.above
#    <dbl>  <dbl>  <dbl>    <int>
# 1     25     23     20        0
# 2     22     28     20        0
# 3     35     33     30        2
# 4     42     40     41        3
# 5     44     45     43        3