如何基于两个向量r求变化指数

我有两个向量，它们包含如下的索引

index A  index B
   1        1
   1        1
   1        1
   1        2
   1        2
   2        1
   2        1

现在，我想找到索引A和索引B之间每个组合的长度。因此，在我的示例中，索引A和索引B有三个唯一的组合，我想返回向量中的3，2，2。有人知道如何在没有for循环的情况下实现这一点吗

编辑：

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因此，在本例中，有三个独特的组合1 1、1 2和2 1，其中有3个组合1 1、2个组合1 2和2个组合2 1。因此，我想返回3、2、2，您可以将向量粘贴在一起并调用rle

如果需要将结果作为data.frame，请执行以下操作

资料

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您可以将向量粘贴在一起，然后调用rle

如果需要将结果作为data.frame，请执行以下操作

资料

这有点骇人听闻：

library(dplyr)
df %>% 
  mutate(Combined=paste0(`index A`,"_",`index B`)) %>% 
  group_by(Combined) %>% 
  summarise(n=n())
# A tibble: 3 x 2
  Combined     n
  <chr>    <int>
1 1_1          3
2 1_2          2
3 2_1          2

按照@kath的建议添加tidyr unite

library(tidyr)
df %>% 
  unite(new_col,`index A`,`index B`,sep="_") %>% 
  add_count(new_col) %>% 
  unique()

数据：

这有点骇人听闻：

library(dplyr)
df %>% 
  mutate(Combined=paste0(`index A`,"_",`index B`)) %>% 
  group_by(Combined) %>% 
  summarise(n=n())
# A tibble: 3 x 2
  Combined     n
  <chr>    <int>
1 1_1          3
2 1_2          2
3 2_1          2

按照@kath的建议添加tidyr unite

library(tidyr)
df %>% 
  unite(new_col,`index A`,`index B`,sep="_") %>% 
  add_count(new_col) %>% 
  unique()

数据：

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我想这就是你想要的：

图书馆 df索引A索引B频率 > 1 1 1 3 > 2 1 2 2 > 3 2 1 2 由v0.2.1于2019年3月17日创建

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我是从那里得到的。

我想这就是你想要的：

图书馆 df索引A索引B频率 > 1 1 1 3 > 2 1 2 2 > 3 2 1 2 由v0.2.1于2019年3月17日创建

这是我从中得到的。

在R基中，我们可以使用表

在base R中，我们可以使用table

使用dplyr：

使用dplyr：

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3是独特的组合。其他两个2表示什么？前3表示1的数量，其他2表示组合的数量12和2，这些是唯一组合数量的频率？是的，这确实是我的意思3表示唯一组合。其他两个2表示什么？前3表示1的数量，其他2表示1 2和2 1的组合数量，这些是唯一组合数量的频率？是的，这确实是我的意思，你可以用unite替换mutate，用count替换summary…@kath我第一次尝试使用unite，但它似乎需要字符数据。奇怪的是，这对我很有效：unitedf，new_col，index A，index B，sep=@kath我添加了这个选项。谢谢。你可以用unite替换mutate，用count替换summary…@kath我第一次尝试使用unite，但它似乎需要字符数据。奇怪的是，这对我很有效：unitedf，new_col，index A，index B，sep=@kath我添加了这个选项。谢谢。这太酷了，但我得到了一个额外的2行，频率为0。@yarnabrina tabledat给出了一个格式，它可以查找所有的组合。如果其中一些不存在，则提供0。如果对substas.data.frametabledat不感兴趣，Freq>0，那就太酷了，但是我得到了一个额外的2行，频率为0。@yarnabrina tabledat提供了一种格式，它可以查找所有的组合。如果其中一些不存在，则提供0。如果不感兴趣，则substas.data.frametabledat，Freq>0

df %>% 
  group_by(`index A`,`index B`) %>% 
  summarise(n=n())

library(tidyr)
df %>% 
  unite(new_col,`index A`,`index B`,sep="_") %>% 
  add_count(new_col) %>% 
  unique()

df<-read.table(text="index A  index B
   1        1
               1        1
               1        1
               1        2
               1        2
               2        1
               2        1",header=T,as.is=T,fill=T)
df<-df[,1:2]
names(df)<-c("index A","index B")

as.data.frame(table(dat))

library(dplyr)
count(dat,!!!dat)$n
# [1] 3 2 2