在后续更多列上使用apply函数
在后续更多列上使用apply函数
提问于 2018-06-26 08:45:22
我是R的新用户，我正在使用apply函数来计算列中的相似变量。我想先计算第一列中的相似变量，然后不是只计算第二列中的相似变量，而是计算第一列和第二列。然后随后添加附加的列。apply(df, 2, function(x){ x1 <- count(na.omit(x))})
我的数据是这样的。
df <- data.frame(x = c('a', 'b', 'b'), y = c(NA, 'b','c'), z = c(NA, NA, 'a'))我想要这个输出：
|x|count|
a | 1
b | 2
|x|y|count|
b | b | 1
b | c | 1
|x|y|z|count
b | c |a | 1任何帮助都是非常感谢的。
回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2018-06-26 09:02:43
我们可以考虑使用dplyr包来完成此任务。
library(dplyr)
lapply(1:ncol(df), function(i){
df2 <- df %>%
select(1:i) %>%
na.omit() %>%
group_by_all() %>%
tally() %>%
ungroup()
return(df2)
})
# [[1]]
# # A tibble: 2 x 2
# x n
# <fct> <int>
# 1 a 1
# 2 b 2
#
# [[2]]
# # A tibble: 2 x 3
# x y n
# <fct> <fct> <int>
# 1 b b 1
# 2 b c 1
#
# [[3]]
# # A tibble: 1 x 4
# x y z n
# <fct> <fct> <fct> <int>
# 1 b c a 1Stack Overflow用户
发布于 2018-06-26 08:54:38
您可以使用索引访问列，然后使用table获取频率表，如下所示：
lapply(seq_len(ncol(df)),
function(i) {
#take only complete cases, i.e. discard those rows with any NAs in columns
x <- df[complete.cases(df[, seq_len(i)]), seq_len(i)]
#use table to get frequency count
as.data.frame(table(x))
})输出：
[[1]]
x Freq
1 a 1
2 b 2
[[2]]
x y Freq
1 b b 1
2 b c 1
[[3]]
x y z Freq
1 b c a 1页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/51033473
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