計算因素的發生

Question

我有這樣的df，由colname Var1上的1列組成

df <- read.table(text = "Var1
|12|24|22|1|4
|12|23|22|1|445
|12|22|22|1|4
|101|116
|101|116|116|174
|101|116|125|174
|101|116|150|174
|101|116|156
|101|116|156|174
|101|116|162", header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE)

問題：

1. 我如何計算此| 22 |的發生 ？
2. 如何計算| 22 |的出現次數 僅當其在特定行中重復多次時才為1。 第三行中的示例| 22 | 重復兩次，我希望R將其計為1 Only。

Answer 1

DF <- read.table(text = "Var1
                 |12|24|22|1|4
                 |12|23|22|1|445
                 |12|22|22|1|4
                 |101|116
                 |101|116|116|174
                 |101|116|125|174
                 |101|116|150|174
                 |101|116|156
                 |101|116|156|174
                 |101|116|162", header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE)
x <- strsplit(DF$Var1, "|", fixed = TRUE)
sum(unlist(x) == "22")
#[1] 4
sum(sapply(x, function(s) "22" %in% s))
#[1] 3

Answer 2

您也可能只使用|讀取了數據集| 作為列分隔符，那么所有操作將非常簡單

df <- as.matrix(read.table(text = "|12|24|22|1|4
|12|23|22|1|445
|12|22|22|1|4
|101|116
|101|116|116|174
|101|116|125|174
|101|116|150|174
|101|116|156
|101|116|156|174
|101|116|162", fill = TRUE, sep = "|"))    

sum(df == 22, na.rm = TRUE)
# [1] 4
(rowSums(df == 22, na.rm = TRUE) > 0) + 0
# [1] 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0
sum(rowSums(df == 22, na.rm = TRUE) > 0)
# [1] 3

---

另外，您也可以將原始df轉換為data.table並使用tstrsplit函數

df <- read.table(text = "Var1
                 |12|24|22|1|4
                 |12|23|22|1|445
                 |12|22|22|1|4
                 |101|116
                 |101|116|116|174
                 |101|116|125|174
                 |101|116|150|174
                 |101|116|156
                 |101|116|156|174
                 |101|116|162", header = TRUE)

library(data.table)
DT <- setDT(df)[, tstrsplit(Var1, "|", fixed = TRUE)]
DT[, sum(.SD == 22, na.rm = TRUE)]
# [1] 4
DT[, sum(rowSums(.SD == 22, na.rm = TRUE) > 0)]
# [1] 3

Answer 3

使用正則表達式很容易

sum(grepl("\\|22(\\||$)", df$Var1))

Answer 4

請下次發布可復制的示例。

您可以使用帶有grepl的正則表達式來執行此操作。 使用df作為您的data.frame

length(df[grepl('|22|',df$Var, fixed=T),])

這將回答您的第二個問題，並且可以輕松地適用於問題1。