计算数据框行中字符串的出现次数
Counting the occurences of a string in dataframe row
我有一个包含 144 列(试验编号)的数据框(命名为 df),其中包含每个参与者(行)的试验成功信息(Yes/No)。子集如下所示:
V1 V2 V3 V4 V5
Yes No Yes Yes No
Yes No No No No
Yes Yes Yes Yes No
我想计算 144 次试验中每个参与者出现“是”和“否”结果的次数。但是,我还想对特定试验编号进行子集化(采用 V1、V4、V5、V110、V112 等)并相应地计算结果。如果我将代码写为:
Yes <- rowSums(df == "Yes") # Count the "No" per row
cbind(Yes, No = ncol(df) - Yes) # Subscribe these from the columns numbers and combine
# Yes No
# [1,] 3 2
# [2,] 1 4
# [3,] 4 1
这给了我每个参与者的是和否的计数,但在所有试验中。我如何指定某些列(试验)并计算每个参与者?
您可以在比较时使用 [
对 df 进行子集化。这里选择了第 1、4 和 5 列。
rowSums(df[,c(1,4,5)] == "Yes") #For column 1, 4 and 5
#[1] 2 1 2
要计算是的百分比(在评论中询问),可以使用rowMeans
:
100 * rowMeans(df == "Yes")
#[1] 60 20 80
我有一个包含 144 列(试验编号)的数据框(命名为 df),其中包含每个参与者(行)的试验成功信息(Yes/No)。子集如下所示:
V1 V2 V3 V4 V5
Yes No Yes Yes No
Yes No No No No
Yes Yes Yes Yes No
我想计算 144 次试验中每个参与者出现“是”和“否”结果的次数。但是,我还想对特定试验编号进行子集化(采用 V1、V4、V5、V110、V112 等)并相应地计算结果。如果我将代码写为:
Yes <- rowSums(df == "Yes") # Count the "No" per row
cbind(Yes, No = ncol(df) - Yes) # Subscribe these from the columns numbers and combine
# Yes No
# [1,] 3 2
# [2,] 1 4
# [3,] 4 1
这给了我每个参与者的是和否的计数,但在所有试验中。我如何指定某些列(试验)并计算每个参与者?
您可以在比较时使用 [
对 df 进行子集化。这里选择了第 1、4 和 5 列。
rowSums(df[,c(1,4,5)] == "Yes") #For column 1, 4 and 5
#[1] 2 1 2
要计算是的百分比(在评论中询问),可以使用rowMeans
:
100 * rowMeans(df == "Yes")
#[1] 60 20 80