如何计算数据框中值序列的出现次数？答案

【问题标题】：How to count occurrences of sequences of values in a data frame?如何计算数据框中值序列的出现次数？
【发布时间】：2018-07-05 18:39:52
【问题描述】：

我有一个数据框，其中有一列值（随机分配的处理）1、2、3。类似于：

一、治疗 1,1 2,3 3,2 4,2 5,1 6,3 7,3 8,2 9,1 ...

数据框中的每个 3 行块包含三个可用值的排列，例如对于(1,3,2)上方的第1-3行，对于第4-6行(2,1,3)，对于第7-9行(3,2,1)等。数据框中的行数可以被3整除。

我需要计算排列的出现次数 - 我该怎么做？

【问题讨论】：

您是要计算i 和treatment 的排列数还是只计算treatment？如果只有treatment，您是否正在尝试计算每组 3 行的排列数？
我想要每 3 行发生的处理排列的计数。每个治疗块只能分配一次。

标签： r count sequence permutation

【解决方案1】：

在下文中，treatment 是数据框中的那一列（其长度是 3 的倍数）。只需使用您的示例数据，就有treatment <- c(1, 3, 2, 2, 1, 3, 3, 2, 1)。那么

M <- matrix(treatment, ncol = 3, byrow = TRUE)
radix <- 10 ^ (2:0)
ID <- M %*% radix
table(ID)

#132 213 321 
#  1   1   1

也许更易于使用的版本是使用paste0 为排列索引生成ID：ID <- apply(M, 1L, paste0, collapse = "")，但这比我在上面使用的矩阵向量乘法的效率要低得多@987654327 @向量。

【讨论】：

【解决方案2】：

使用count的基于dplyr的解决方案可以是：

library(dplyr)

# Group of every 3 rows
df %>% group_by(grp = (row_number()-1)%/%3) %>%
  #use paste with argument 'collapse' to find distinct permutations. 
  summarise(Permutation = paste(treatment, collapse=",")) %>%
  count(Permutation)

# # A tibble: 3 x 2
#   Permutation     n
#   <chr>       <int>
# 1 1,3,2           1
# 2 2,1,3           1
# 3 3,2,1           1

数据：

df <- read.table(text=
"i,treatment
1,1
2,3
3,2
4,2
5,1
6,3
7,3
8,2
9,1",
header = TRUE, sep=",")

【讨论】：

这也正是我想要的。谢谢。