حساب عدد العناصر بقيم x في المتجه

الطريقة الأكثر مباشرة هي sum(numbers == x).

numbers == x تنشئ متجهًا منطقيًا يساوي TRUE في كل مكان تحدث فيه x ، وعندما يتم suming ، يتم توجيه الموجه المنطقي إلى رقم رقمي يحول TRUE إلى 1 و FALSE إلى 0.

ومع ذلك ، لاحظ أنه بالنسبة لأرقام الفاصلة العائمة ، من الأفضل استخدام شيء مثل: sum(abs(numbers - x) < 1e-6).

ربما سأفعل شيئًا كهذا

length(which(numbers==x))

ولكن في الحقيقة ، هناك طريقة أفضل

table(numbers)

هناك أيضًا count(numbers) من الحزمة plyr. أكثر ملاءمة بكثير من table في رأيي.

يستخدم الحل المفضل الخاص بي rle ، والذي سيعود بقيمة (التسمية ، x في مثالك) وطولًا ، وهو ما يمثل عدد مرات ظهور هذه القيمة في التسلسل.

من خلال الجمع بين rle مع sort ، لديك طريقة سريعة للغاية لحساب عدد مرات ظهور أي قيمة. هذا يمكن أن يكون مفيدا مع مشاكل أكثر تعقيدا.

مثال:

> numbers <- c(4,23,4,23,5,43,54,56,657,67,67,435,453,435,324,34,456,56,567,65,34,435)
> a <- rle(sort(numbers))
> a
  Run Length Encoding
    lengths: int [1:15] 2 1 2 2 1 1 2 1 2 1 ...
    values : num [1:15] 4 5 23 34 43 54 56 65 67 324 ...

إذا لم تظهر القيمة التي تريدها ، أو كنت بحاجة إلى تخزين هذه القيمة لاحقًا ، فاجعل a رمزًا data.frame.

> b <- data.frame(number=a$values, n=a$lengths)
> b
    values n
 1       4 2
 2       5 1
 3      23 2
 4      34 2
 5      43 1
 6      54 1
 7      56 2
 8      65 1
 9      67 2
 10    324 1
 11    435 3
 12    453 1
 13    456 1
 14    567 1
 15    657 1

أجد أنه من النادر أن أعرف مدى تكرار قيمة واحدة وليس كل القيم ، ويبدو أن rle هو أسرع طريقة للحصول على عدد وتخزينها جميعًا.

هناك وظيفة قياسية في R لذلك

tabulate(numbers)

numbers <- c(4,23,4,23,5,43,54,56,657,67,67,435 453,435,324,34,456,56,567,65,34,435)

> length(grep(435, numbers))
[1] 3


> length(which(435 == numbers))
[1] 3


> require(plyr)
> df = count(numbers)
> df[df$x == 435, ] 
     x freq
11 435    3


> sum(435 == numbers)
[1] 3


> sum(grepl(435, numbers))
[1] 3


> sum(435 == numbers)
[1] 3


> tabulate(numbers)[435]
[1] 3


> table(numbers)['435']
435 
  3 


> length(subset(numbers, numbers=='435')) 
[1] 3

إليك طريقة سريعة وقذرة:

x <- 23
length(subset(numbers, numbers==x))

إذا كنت تريد حساب عدد مرات الظهور لاحقًا ، فيمكنك الاستفادة من دالة sapply:

index<-sapply(1:length(numbers),function(x)sum(numbers[1:x]==numbers[x]))
cbind(numbers, index)

انتاج:

        numbers index
 [1,]       4     1
 [2,]      23     1
 [3,]       4     2
 [4,]      23     2
 [5,]       5     1
 [6,]      43     1
 [7,]      54     1
 [8,]      56     1
 [9,]     657     1
[10,]      67     1
[11,]      67     2
[12,]     435     1
[13,]     453     1
[14,]     435     2
[15,]     324     1
[16,]      34     1
[17,]     456     1
[18,]      56     2
[19,]     567     1
[20,]      65     1
[21,]      34     2
[22,]     435     3

يمكنك تغيير الرقم إلى ما تشاء في السطر التالي

length(which(numbers == 4))

باستخدام الجدول ولكن دون مقارنة بـ names:

numbers <- c(4,23,4,23,5,43,54,56,657,67,67,435)
x <- 67
numbertable <- table(numbers)
numbertable[as.character(x)]
#67 
# 2 

table مفيد عند استخدام عدد العناصر المختلفة عدة مرات. إذا كنت بحاجة إلى عدد واحد فقط ، فاستخدم sum(numbers == x)

طريقة أخرى أجدها مريحة هي:

numbers <- c(4,23,4,23,5,43,54,56,657,67,67,435,453,435,324,34,456,56,567,65,34,435)
(s<-summary (as.factor(numbers)))

هذا يحول مجموعة البيانات إلى عامل ، ثم يعطينا الملخص () مجاميع التحكم (تعداد القيم الفريدة).

الإخراج هو:

4   5  23  34  43  54  56  65  67 324 435 453 456 567 657 
2   1   2   2   1   1   2   1   2   1   3   1   1   1   1 

هذا يمكن تخزينها على شكل dataframe إذا كان المفضل.

as.data.frame (cbind (Number = names (s)، Freq = s)، stringsAsFactors = F، row.names = 1: length (s))

تم استخدام row.names هنا لإعادة تسمية أسماء الصفوف. بدون استخدام row.names ، يتم استخدام أسماء الأعمدة في s كأسماء للصف في مخطط بيانات جديد

الإخراج هو:

     Number Freq
1       4    2
2       5    1
3      23    2
4      34    2
5      43    1
6      54    1
7      56    2
8      65    1
9      67    2
10    324    1
11    435    3
12    453    1
13    456    1
14    567    1
15    657    1

هناك طرق مختلفة لحساب عناصر محددة

library(plyr)
numbers =c(4,23,4,23,5,43,54,56,657,67,67,435,453,435,7,65,34,435)

print(length(which(numbers==435)))

#Sum counts number of TRUE's in a vector 
print(sum(numbers==435))
print(sum(c(TRUE, FALSE, TRUE)))

#count is present in plyr library 
#o/p of count is a DataFrame, freq is 1 of the columns of data frame
print(count(numbers[numbers==435]))
print(count(numbers[numbers==435])[['freq']])

يمكن القيام بذلك باستخدام outer للحصول على نموذج للمساواة يليه rowSums ، بمعنى واضح.
من أجل الحصول على التعداد و numbers في نفس مجموعة البيانات ، يتم إنشاء إطار بيانات أولاً. هذه الخطوة غير مطلوبة إذا كنت تريد إدخال وإخراج منفصلين.

df <- data.frame(No = numbers)
df$count <- rowSums(outer(df$No, df$No, FUN = `==`))