计算其上方行内数据框中值的出现次数答案

【问题标题】：Count occurrence of a value within a data frame within the rows above it计算其上方行内数据框中值的出现次数
【发布时间】：2018-06-12 14:57:31
【问题描述】：

我正在尝试找到一种方法来创建一个矩阵，该矩阵计算数据框每一行的值。我希望它能够识别数据框每一行中的值，并计算该值在该行上方的所有行中出现的次数（而不是整个数据框）。

同一值永远不会在数据框的单行中出现多次。

例如：

矩阵结果：

0 0 0（没有出现任何 df 值，因为上面没有行）

1 0 0（上面出现过3次，其他都没有出现过）

2 1 0（3 上面出现过两次，2 上面出现过一次，6 没有出现过）

0 0 0（上面的行中没有出现任何df值）

1 3 1（8出现过一次，3出现过3次，6出现过一次）

【问题讨论】：

标签： r count

【解决方案1】：

这是一种方法：

# convert to a vector
x = as.vector(t(as.matrix(df)))

# get counts of each unique element (in the right place)
# and add them up
res = rowSums(sapply(unique(x), function(z) {
  r = integer(length(x))
  r[x == z] = 0:(sum(x == z) - 1)
  return(r)
}))

# convert to matrix
res = matrix(res, ncol = ncol(df), byrow = T)
res
#      [,1] [,2] [,3]
# [1,]    0    0    0
# [2,]    1    0    0
# [3,]    2    1    0
# [4,]    0    0    0
# [5,]    1    3    1

使用这些数据：

df = read.table(text = "
a b c
1 2 3
3 4 5
3 2 6
7 8 9
8 3 6", header = T)

【讨论】：

【解决方案2】：

其他三种方法：

1) 以 R 为基数：

temp <- stack(df)[c(outer(c(0,5,10), 1:5, '+')),]
temp$val2 <- with(temp, ave(values, values, FUN = seq_along)) - 1
df2 <- unstack(temp, val2 ~ ind)

给出：

2) 与data.table:

library(data.table)
melt(setDT(df)[, r := .I],
     id = 'r')[order(r), val2 := rowid(value) - 1
               ][, dcast(.SD, rowid(variable) ~ variable, value.var = 'val2')
                 ][, variable := NULL][]

给出相同的结果。

3) 使用tidyverse：

library(dplyr)
library(tidyr)
df %>% 
  mutate(r = row_number()) %>% 
  gather(k, v, -4) %>% 
  arrange(r) %>% 
  group_by(v) %>% 
  mutate(v2 = row_number() - 1) %>% 
  ungroup() %>% 
  select(r, k, v2) %>% 
  spread(k, v2)

当然，这也给出了相同的结果。

【讨论】：

【解决方案3】：

这是另一个解决方案：

df = read.table(text = "a b c
                1 2 3
                3 4 5
                3 2 6
                7 8 9
                8 3 6", header = T)

elements = sort(unique(unlist(df)))
frequency = sapply(elements, # for each element 
                   function(element) {apply(df == element, 1, sum)}) # Sum the number of occurances per row
#       [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9]
# [1,]    1    1    1    0    0    0    0    0    0
# [2,]    0    0    1    1    1    0    0    0    0
# [3,]    0    1    1    0    0    1    0    0    0
# [4,]    0    0    0    0    0    0    1    1    1
# [5,]    0    0    1    0    0    1    0    1    0


results = df
for(i in 1:nrow(df)){
  for(j in 1:ncol(df))
    results[i,j] = sum(frequency[1:i-1, # Sum the prevoius rows occurances  
                                 which(df[i,j] == elements)]) # Of the same element
}
# a b c
# 1 0 0 0
# 2 1 0 0
# 3 2 1 0
# 4 0 0 0
# 5 1 3 1

【讨论】：

【解决方案4】：

另一个...为了好玩

out<-matrix(1,nrow = nrow(df),ncol = ncol(df))
for(i in 1:nrow(df)){
  out[i,]<-sapply(1:ncol(df),function(z) sum(unlist(df[0:(i-1),]) %in% df[i,z]))
}

out
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    0    0    0
[2,]    1    0    0
[3,]    2    1    0
[4,]    0    0    0
[5,]    1    3    1

【讨论】：

【解决方案5】：

我知道我们不应该用“谢谢”发表评论，但谢谢大家。我已将 Brian 的回复标记为最有用的，因为我对 R 还很陌生，他是我可以一直遵循的示例，而无需查找任何内容。不过，我会很高兴了解您分享的所有其他方式和新的（对我而言）功能/方法。

【讨论】：