R 按顺序计数列

Question

    set.seed(0)
data = data.frame(ID = 1:1000, X1=runif(1000), X2=runif(1000), DROP1=sample(0:1,r=T),DROP2=sample(0:1,r=T),DROP3=sample(0:1,r=T))

说这是我的数据。我想这样做：计算 DROP1 等于 1 的值的个数；然后统计DROP2的值在DROP1等于1的情况中的个数；然后计算 DROP2 等于 1 和 DROP1 等于 1 的情况中 DROP3 等于 1 的值的数量。我可以手动执行此操作，但我们的真实数据文件很大并且有 80+ DROP 变量。理想的输出只是一个看起来像的打印输出：

DROP1, #
DROP2 (AFTER DROP1), #
DROP3 (AFTER DROP1 & DROP2), #

Answer 1

这是一个带有 base R 的选项，我们使用 grep 获得 'DROP' 列名称 ('nm1')。然后遍历这些序列，得到那些的 seq，对数据列进行子集化，使用 Reduce 得到一个带有 & 的逻辑向量（只有当我们有所有列时才为 TRUE 1 行，即 1=> TRUE，0 => FALSE)，并将这些元素的 sum 计算为 return 计数

nm1 <- grep('^DROP', names(data), value = TRUE)
sapply(seq_along(nm1), function(i)  {i1 <- seq(i)
        sum(Reduce(`&`, data[nm1[i1]])) })
#[1] 503 249 137

或 data.table

library(data.table)
setDT(data)
lapply(seq_along(nm1), function(i) {
         i1 <- seq(i)
         data[, sum(Reduce(`&`, .SD)), .SDcols = nm1[i1]]

    })

数据

set.seed(0)
data <- data.frame(ID = 1:1000, X1=runif(1000), X2=runif(1000), 
           DROP1=sample(0:1,1000, replace = TRUE),
           DROP2=sample(0:1,1000, replace = TRUE),
           DROP3=sample(0:1,1000,replace = TRUE))

Answer 2

另一种选择：

set.seed(0)
data = data.frame(ID = 1:1000, X1=runif(1000), X2=runif(1000), DROP1=sample(0:1,1000,r=T),DROP2=sample(0:1,1000,r=T),DROP3=sample(0:1,1000,r=T))

tb <- table(data[,4:6])
tb
# , , DROP3 = 0
#      DROP2
# DROP1   0   1
#     0 108 126
#     1 118 112
# , , DROP3 = 1
#      DROP2
# DROP1   0   1
#     0 128 135
#     1 136 137
sum(tb[2,,])
# [1] 503
sum(tb[2,2,])
# [1] 249
sum(tb[2,2,2])
# [1] 137

证明，体力劳动：

sum(with(data, DROP1 == 1L))
# [1] 503
sum(with(data, DROP1 == 1L & DROP2 == 1L))
# [1] 249
sum(with(data, DROP1 == 1L & DROP2 == 1L & DROP3 == 1L))
# [1] 137

R 按顺序计数列

R Count Sequentially Columns

r

data.table

inclusion

数据