如何使用nrow编写一个for in for循环？
我有一个名为"trip“的数据集，其中包括900,000条记录，其中显示了行程。我有一个名为" ID“的列，它显示了个人的个人ID。然而，这里就是重点。一个人可能有一次旅行，因此该ID只有一条记录，但另一个人可能有7次旅行，结果是7行(具有相同的ID)。然后，我有一个名为"transport mode“的列，它的值可以是1(用于汽车)、2(用于公共交通)、3(用于步行)和4(用于自行车)，以显示不同的交通选项。以下是我的变量：
ID: c(30001,30002,30002,30002,30002,30002,30002,30002)
然后，我有一个名为Transport_mode的列，与该ID (trips)相关
Transport_mode : c(1，2，4，3，2，1，2，1)
因此，我创建了一个名为"public_fr“的空变量来显示公共交通出行的频率。我想写一个for循环来统计任意ID的公共交通模式的数量。因此，我尝试了以下方法：
for (i in 1:nrow(trip))
{for (j in 1:nrow(trip$ID))
{if (as.character(trip$Transport_mode[j] == 2)) (trip$public_fr[j] <- trip$public_fr[j] + 1)}这段代码应该会告诉我：
public_fr: c(0，3)
0:因为ID = 30001没有公共交通行程(请看运输模式1)，3:因为ID = 30002有三次公共交通行程(因为有三个2).However，所以它不起作用。它会给出以下错误：
1中出错:nrow(trip$ID)：长度为0的参数
你能帮我吗？如果有类似的问题答案，请带上链接。谢谢。
回答 3
Stack Overflow用户
发布于 2019-05-24 08:12:49
您可以在base R中使用aggregate完成此操作。
aggregate(trip$Transport_mode == 2, list(trip$ID), sum)$x
[1] 0 3Stack Overflow用户
发布于 2019-05-24 08:16:07
如果trip是由末尾注释中的代码给出的，那么这将给出一个ID与模式的计数表：
table(trip)给予：
Transport_mode
ID 1 2 3 4
30001 1 0 0 0
30002 1 3 1 1备注
trip <- data.frame(
ID = c(30001, 30002, 30002, 30002, 30002, 30002, 30002),
Transport_mode = c(1, 2, 4, 3, 2, 1, 2))Stack Overflow用户
发布于 2019-05-24 08:11:48
您的错误是因为trip$ID只是一个向量，而向量没有行。nrow(trip$ID)会给出NULL，而1:NULL会给出你看到的错误。
更广泛地说，for循环不是这样做的好方法。例如，在数据框、base::aggregate或dplyr和data.table包中，有许多“按组”执行操作的好方法。以下是您的代码的dplyr版本：
library(dplyr)
trip %>%
group_by(ID) %>%
summarize(public_fr = sum(Transport_mode == 2))通常，sum(condition)是计算满足条件的次数的好方法，就像本例中的sum(Transport_mode == 2)一样。
如果你真的想使用for循环(你不应该-它更难写，也更慢)，你应该遍历唯一的ID值，而不是每一行：
uid = unique(trip$ID)
public_fr = integer(length(uid))
for(i in 1:length(uid)) {
public_fr[i] = sum(trip[trip$ID == uid[i], "Transport_mode"] == 2)
}上面的循环查看每个唯一的ID，提取对应于该ID的Transport_mode值，并使用sum技巧计算2。但在R中，这是一种糟糕的方式。aggregate、dplyr或data.table要好得多。
https://stackoverflow.com/questions/56284286
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