使用循环提取一系列整数答案

【问题标题】：Extracting a series of integers using a loop使用循环提取一系列整数
【发布时间】：2016-02-23 16:27:43
【问题描述】：

我有一些数据要提取整数出现的频率。以下是一些示例数据：

df <- read.table(header=T, text="A B C D 
1          1         5          3         1  
2          1         2          3         2  
3          2         3          5         3  
4          1         4          5         3  
5          3         1          4         2  
6          5         2          5         1 
") 
df

我可以遍历这些并得到如下计数：

for (i in 1:5){ 
 print(colSums(df==i))
}

但每次我尝试存储输出时都会出错。将结果输出存储在数据框中的最简洁方法是什么？我想我对存储循环运行的数据的方式感到困惑。谢谢你的帮助。

【问题讨论】：

根据这个输入你想要的输出是什么？大多数时候，for循环不是要走的路。你是如何存储输出的？
@Heroka OP 已经显示了所需的输出
对于每个列标题，我希望能够清楚地看到有多少次 1s、2s 等。

标签： r loops multiple-columns

【解决方案1】：

我们可以使用mtabulate

library(qdapTools)
t(mtabulate(df))
#  A B C D
#1 3 1 0 2
#2 1 2 0 2
#3 1 1 2 2
#4 0 1 1 0
#5 1 1 3 0

在base R中，我们还可以unlist数据集，复制列名，并使用table（不使用任何循环，显式（for）或隐式（lapply）。

table(unlist(df),names(df)[col(df)])
#   A B C D
# 1 3 1 0 2
# 2 1 2 0 2
# 3 1 1 2 2
# 4 0 1 1 0
# 5 1 1 3 0

或者正如@nicola 提到的，我们可以使用rep 代替col(df)（应该更快）

table(unlist(df), rep(names(df),each=nrow(df)))

【讨论】：

很好的解决方案。在base 中，我更喜欢rep(names(df),each=nrow(df))（而不是names(df)[col(df)]），但我知道你非常喜欢row 和col :)
@nicola 感谢您的反馈。我认为rep 应该更快。

【解决方案2】：

我们也可以在没有 for 循环的情况下在 base-R 中执行此操作：

do.call(cbind, lapply(df, function(x){table(factor(x,levels=1:6))}))

  A B C D
1 3 1 0 2
2 1 2 0 2
3 1 1 2 2
4 0 1 1 0
5 1 1 3 0
6 0 0 0 0

【讨论】：

+1 但是，如您所知， lapply 是循环的包装器。所以我不确定我是否会称之为没有循环的解决方案。但是你说得对，没有for 循环；-)
我知道。但对我来说，lapply(df, ... 比for(i in 1:ncol(df)) 优雅得多。 R 的乐趣，100 种实现相同结果的方法 :)
我同意。 lapply 更好。
我认为水平应该是1:5（6是帖子中的行号）
你是对的。但是，在问题的早期版本中是1:6，所以我认为这是可能出现的数字。

【解决方案3】：

这是另一个选择：

library(reshape2)
table(melt(df))
#No id variables; using all as measure variables
#        value
#variable 1 2 3 4 5
#       A 3 1 1 0 1
#       B 1 2 1 1 1
#       C 0 0 2 1 3
#       D 2 2 2 0 0

【讨论】：

【解决方案4】：

与@akrun 不同，我更喜欢尽可能使用base R。

out <- matrix(0, nrow= 6, ncol=4, dimnames= list(1:6, LETTERS[1:4]))
for (i in 1:6) {
  out[i,] <- unlist(lapply(df, function(j) sum(j == i)))
}

R> out
  A B C D
1 3 1 0 2
2 1 2 0 2
3 1 1 2 2
4 0 1 1 0
5 1 1 3 0
6 0 0 0 0

【讨论】：

所以我认为您的回答解决了我的困惑。我需要在 j 中使用单独的索引，我想我在尝试中两次使用 i 作为索引。非常感谢。
我同意base-R。但是，在这种情况下，为什么不使用 table 而不是 for 循环呢？
@Heroka 我个人偏好尽可能使用与语言无关的工具。这与使用基本 R 的哲学相似......是的，我认识到这不是一个纯粹的语言不可知论解决方案（lapply，unlist），但这些只是数据结构构造
请注意，如果我复制并粘贴 @Alex 的回复，我会收到错误 Error in out[i, ] <- unlist(lapply(df, function(j) sum(j == i))) : object 'out' not found
我认为是复制粘贴错误，我将矩阵赋值添加到out。