从多列中计算 R 中数据框中值的数量

Question

我希望能够创建一个函数，该函数能够计算 L2、L3 和 L4 列中大于 0 的值的数量作为某个名称的函数。

Name    L1     L2     L3    L4
Carl    1       1     0     2
Carl    0       1     4     1 
Joe     3       0     3     1
Joe     2       2     1     0

例如，someFunction(Carl) = 5 和 someFunction(Joe) = 4

我不想总结这些值，例如 someFunction(Joe) = 7 是不正确的。我希望这是有道理的，我很坚持这一点。谢谢！

Answer 1

我们可以试试data.table。将'data.frame'转换为'data.table'（setDT(df1)），按'Name'分组，指定感兴趣的列，在.SDcols、unlist的子集中Data.table(.SD)，检查是否大于0，得到逻辑向量的sum。这是分配 (:=) 以创建 'N' 列

library(data.table)
setDT(df1)[, N := sum(unlist(.SD)>0), Name, .SDcols = L2:L4]
df1
#   Name L1 L2 L3 L4 N
#1: Carl  1  1  0  2 5
#2: Carl  0  1  4  1 5
#3:  Joe  3  0  3  1 4
#4:  Joe  2  2  1  0 4

或者另一种选择是

setDT(df1)[,  N := sum(unlist(lapply(.SD, `>`, 0))), Name, .SDcols = L2:L4]

或者我们可以在base R

中使用rowsum/rowSums组合

rowSums(rowsum(+(df1[3:5]>0), df1$Name))
#   Carl  Joe 
#   5    4

如果我们只需要为特定的 'Name'

执行此操作

setDT(df1)[Name == "Carl"][, sum(unlist(.SD) > 0), .SDcols = L2:L4]

更新

如果我们需要汇总输出，请不要分配 (:=)

setDT(df1)[, .(N = sum(unlist(.SD)>0)), Name, .SDcols = L2:L4]
#   Name N
#1: Carl 5
#2:  Joe 4

Answer 2

或者如果你想要一个函数：

give_count <- function(dat,name) {
    sum(dat[dat$Name == name,3:ncol(dat)]!=0)
    }
give_count(data,"Joe")

Answer 3

我鼓励使用 tidyverse 编码风格。如果使用dplyr和reshape2包，代码优雅易读：

library(dplyr)
library(reshape2)
df1 %>% 
  select(-L1) %>% 
  melt(id=1,na.rm=T) %>% 
  group_by(Name) %>% 
  transmute(flag=value>0) %>% 
  summarize(sum(flag))


# A tibble: 2 × 2
    Name `sum(flag)`
  <fctr>       <int>
1   Carl           5
2    Joe           4

从多列中计算 R 中数据框中值的数量

tallying up the number of values in data frame in R from multiple columns

r

counting

更新