如何计算选择中的项目数？答案

【问题标题】：How do I get count of number of items in selection?如何计算选择中的项目数？
【发布时间】：2019-07-12 17:04:25
【问题描述】：

我想以数组格式列出每个饮食组（有四个）中有多少时间> 21。

我已尝试在 RStudio 中解决此问题。

data(ChickWeight)
newdata <- subset(ChickWeight, Time >= 21, select=Diet)

为了找出 newdata 中有多少观察值，我使用了 nrow(newdata), 但我想找出有多少观察符合标准，只需将其作为此表达式的一部分：

newdata <- subset(ChickWeight, Time >= 21, select=Diet)

这样当我显示newdata 时，该表还将在新列中包含符合条件的观察数。

愿望输出：

Diet   Number Observations
1      200 (I just created the numbers for this column as examples)
2       75
3      150
4      100

有没有办法做到这一点？

【问题讨论】：

并且 obs 计数将是 newdata 的不同列中的重复数字？ newdata$obs_count <- nrow(newdata)呢？
我希望它以这种方式显示：Diet Number Observations 1 200（# 是什么）2 300（# 是什么）3 75（# 是什么）4 25（# 是什么） avid_user: When我跑了你的，我得到了 NULL。
请在问题正文中发布您想要的输出
所以基本上你想获得每个 Diet 组的 obs 计数？

标签： r subset frequency

【解决方案1】：

可以在base:

transform(table(Diet=subset(ChickWeight, Time >= 21, select=Diet)))

#>   Diet Freq
#> 1    1   16
#> 2    2   10
#> 3    3   10
#> 4    4    9

【讨论】：

MM，谢谢。有用。 “表”的目的是什么？为什么需要它？
@Metsfan 你可以通过运行?table()来阅读它。简而言之，table 给出了一个带有频率的交叉表。我只是稍后对其进行转换以更改输出方向（运行不带transform 的代码即可查看）。你应该在更多数据帧上运行table，你必须知道它在哪些方面做得更好。
当我在没有转换的情况下运行它时，我得到了这个错误：“subset.data.frame 中的错误（ChickWeight, select = Diet, weight) : 'subset' must be logical"
@Metsfan 您是否将其分配给列或其他内容？对于测试，只需运行该行之前或之后没有任何其他内容：table(Diet=subset(ChickWeight, Time >= 21, select=Diet))
好的，现在成功了。我注意到它将行转换为列。有趣的。再次感谢。

【解决方案2】：

在subset 调用之后考虑一个简单的aggregate：

newdata <- subset(ChickWeight, Time >= 21, select=Diet)

aggregate(cbind(Obs=Diet) ~ Diet, newdata, FUN=length)

#   Diet Obs
# 1    1  16
# 2    2  10
# 3    3  10
# 4    4   9

【讨论】：

【解决方案3】：

我们可以使用来自dplyr 的summarize 来做到这一点：

library(dplyr)

newdata %>%
  group_by(Diet) %>%
  summarize(Num_Obs = n())

我们甚至可以将subset 组合成一个dplyr 工作流：

ChickWeight %>%
  filter(Time >= 21) %>%
  group_by(Diet) %>%
  summarize(Num_Obs = n())

输出：

# A tibble: 4 x 2
  Diet  Num_Obs
  <fct>   <int>
1 1          16
2 2          10
3 3          10
4 4           9

【讨论】：

【解决方案4】：

这是一种数据表方法

library(data.table)
df <- as.data.table(ChickWeight)

df[Time >= 21, .(Number = .N), by = Diet]
#    Diet Number
# 1:    1     16
# 2:    2     10
# 3:    3     10
# 4:    4      9

【讨论】：