如何使用 R 中多列的相同條件計算 data.table 中的行數

Question

如果我在 R 中有以下數據表

dt <- data.table(x = c("No", "No", "Yes")
              ,  y = c("No", "Yes", "Yes")
              ,  z = c("No", "No", "No")
              ,  q = c("Hi", "Where, "When")
              ,  AA = c(1, 1,1)
              ,  ID = c(999, 789, 567)
              , bop = c(2345, 2222,2222))

我想以以下格式獲取每個變量（x，y，z）中“否”的計數

Variable Type Count

 x     No      2

 y     No     1

 z     No     3

我無法將相同的過濾器傳遞給我想要的列。 我只能將過濾器傳遞給一列

dt[, .(.N), by = .(x,y,z)]

Answer 1

我們可以用melt將reshape成'long'格式，然后通過'variable'（即列名column）進行分組，通過對邏輯向量sum得到'No'的個數（ value == 'No' ）

library(data.table)
melt(dt, id.var = 'q')[, .(Type = 'No', Count = sum(value == 'No')), .(variable)]
#   variable Type Count
#1:        x   No     2
#2:        y   No     1
#3:        z   No     3

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對於新示例

melt(dt[, .(x, y, z)], measure = c('x', 'y', 'z'))[, 
   .(Type = 'No', Count = sum(value == 'No')), .(variable)]
#    variable Type Count
#1:        x   No     2
#2:        y   No     1
#3:        z   No     3

或者在i中指定邏輯條件並使用.N

melt(dt[, .(x, y, z)], measure = c('x', 'y', 'z'))[value == 'No',
       .(Type = first(value), Count = .N), variable]
#   variable Type Count
#1:        x   No     2
#2:        y   No     1
#3:        z   No     3

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或者在沒有melt的情況下，我們可以遍歷 Data.table ( .SD ) 的子集，創建一個邏輯向量並使用Reduce將list簡化為單個向量

dt[, .(variable = names(.SD), Type = 'No', 
     Count = Reduce(`+`, lapply(.SD, `==`, 'No'))), .SDcols = x:z]
#  variable Type Count
#1:        x   No     3
#2:        y   No     2
#3:        z   No     1

或使用rowSums

dt[, .(Variable = names(.SD), Type = 'No',
        Count = rowSums(.SD == 'No')), .SDcols = x:z]

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在 OP 的代碼中，分組列被視為“x”、“y”、“z”。 然后，如果我們這樣做.N ，它正在尋找這些列中每個唯一值集的行數，對於每種情況，這將是 1，因為只有 1 行表示No No No或No Yes No或Yes Yes No