R中数据框架内元素的数量统计

Question

我想获取以下数据框的计数：

> Santa
   Believe Age Gender Presents Behaviour
1    FALSE   9   male       25   naughty
2     TRUE   5   male       20      nice
3     TRUE   4 female       30      nice
4     TRUE   4   male       34   naughty

有多少孩子相信。我应该使用什么命令来获取这个信息？

（实际数据框更大。我只是给出了前四行……）

谢谢！

- Michael

Answer 1

你可以使用 table 标签：

R> x <- read.table(textConnection('
   Believe Age Gender Presents Behaviour
1    FALSE   9   male       25   naughty
2     TRUE   5   male       20      nice
3     TRUE   4 female       30      nice
4     TRUE   4   male       34   naughty'
), header=TRUE)

R> table(x$Believe)

FALSE  TRUE 
    1     3 

- rcs

Answer 2

我认为这是一个两步走的过程：

1. 根据提供的筛选条件（Believe == FALSE），对原始数据帧进行子集分割；然后

2. 获取该子集的行数

对于第一步，subset函数是一个很好的方法（只是普通索引或方括号符号的替代品）。

对于第二步，我会使用 dim 或 nrow。

使用 subset 的一个优点是：你不必解析返回结果以获取所需的结果 - 直接在其上调用 nrow 即可。

所以在你的情况下：

v = nrow(subset(Santa, Believe==FALSE))     # 'subset' returns a data.frame

或者被包裹在一个匿名函数中：

>> fnx = function(fac, lev){nrow(subset(Santa, fac==lev))}

>> fnx(Believe, TRUE)
      3

除了nrow，dim也可以胜任。此函数返回数据框的尺寸（行数、列数），所以只需要提供适当的索引即可访问行数：

v = dim(subset(Santa, Believe==FALSE))[1] 

一个在这之前回答了问题的答主展示了使用一个列联表的方法。我不太喜欢那种方法来解决在问题中提到的一般性问题。理由如下：虽然用一个列联表和一个“过滤”方案（就像我在这里回答的那样）都可以回答一个数据框中在某一列C中有值x的行数；如果你想要给定一个因子变量（列）的所有值的行计数，那么使用一个列联表（通过调用table并传入感兴趣的列）是最明智的解决方案；然而，OP要求对因子变量中的特定值进行计数，而不是跨所有值进行计数。除了性能损失（可能很大，也可能微不足道，取决于数据框的大小和该函数所在的处理管道上下文），当然从调用table返回结果后，仍然需要解析出您想要的计数。所以对我而言，这是一个过滤问题，而不是一个交叉选项问题。

- doug

---

事实上，nrow只是dim的一个包装器。 - Juan

Answer 3

sum(Santa$Believe)

- Carl

---

我认为这可能是最快的方法。 - Juan

这是针对这个特定情况最快的解决方案，毫无疑问。 - Arani

Answer 4

您可以执行summary(santa$Believe)，然后您将获得TRUE和FALSE的计数。

- Brenda D'Acunha

Answer 5

DPLYR 让这变得非常容易。

x<-santa%>%
   count(Believe)

如果您想按组计数，例如有多少男性和女性相信，只需添加一个 group_by ：

x<-santa%>%
   group_by(Gender)%>%
   count(Believe)

- Joe

Answer 6

一个使用 data.table 的 一行代码 解决方案可能是：

library(data.table)
setDT(x)[,.N,by=Believe]
   Believe N
1:   FALSE 1
2:    TRUE 3

- Chriss Paul

Answer 7

在编程中使用sqldf是合适的：

library(sqldf)
sqldf("SELECT Believe, Count(1) as N FROM Santa
       GROUP BY Believe")

- OmG