计算 R 中多个列中字符串的先前出现次数答案

【问题标题】：Count previous occurences of a string across multiple columns in R计算 R 中多个列中字符串的先前出现次数
【发布时间】：2015-05-15 00:58:09
【问题描述】：

我有一个带有时间索引的四列矩阵和三列名称（字符串）。这是一些玩具数据：

x = rbind(c(1,"sam","harry","joe"), c(2,"joe","sam","jack"),c(3,"jack","joe","jill"),c(4,"harry","jill","joe"))

我想创建三个额外的向量来计算（对于每一行）任何先前（但不是后续）出现的名称。这是玩具数据的预期结果：

y = rbind(c(0,0,0),c(1,1,0),c(1,2,0),c(1,1,3))

我不知道如何解决这个问题，并在 Stack Overflow 上搜索了相关示例。 dplyr 提供了查找总计数的答案，但（据我所知）不是逐行计算的。

我试图在单列空间中编写一个函数来处理这个问题，但没有运气，即

thing = sapply(x,function(i)length(grep(i,x[x[1:i]])))

任何提示将不胜感激。

【问题讨论】：

您是否真的使用矩阵，或者您的实际数据是否以data.frames 的形式读取？
从您想要的输出中看起来很清楚，这不是“针对每一行”完成的，而是通过“按行”遍历整个矩阵来完成的。 R 矩阵的自然排序是按列排列的，这就是@AnandaMahto 需要使用两次转置操作的原因。

标签： r sapply

【解决方案1】：

这是一个典型的ave + seq_along 类型的问题，但是我们需要先将数据转换成向量：

t(`dim<-`(ave(rep(1, prod(dim(x[, -1]))), 
              c(t(x[, -1])), FUN = seq_along)  - 1, 
          rev(dim(x[, -1]))))
#      [,1] [,2] [,3]
# [1,]    0    0    0
# [2,]    1    1    0
# [3,]    1    2    0
# [4,]    1    1    3

也许更具可读性：

## x without the first column as a vector
x_vec <- c(t(x[, -1]))

## The values that you are looking to obtain...
y_vals <- ave(rep(1, length(x_vec)), x_vec, FUN = seq_along) - 1

## ... in the format you want to obtain them
matrix(y_vals, ncol = ncol(x) - 1, byrow = TRUE)
#      [,1] [,2] [,3]
# [1,]    0    0    0
# [2,]    1    1    0
# [3,]    1    2    0
# [4,]    1    1    3

【讨论】：

【解决方案2】：

你可以这样做：

el = unique(c(x[,-1]))
val = Reduce(`+`, lapply(el, function(u) {b=c(t(x[,-1]))==u; b[b==T]=(cumsum(b[b==1])-1); b}))

matrix(val, ncol=ncol(x[,-1]), byrow=T)
#         [,1] [,2] [,3]
#[1,]    0    0    0
#[2,]    1    1    0
#[3,]    1    2    0
#[4,]    1    1    3

【讨论】：