R 如何根据字符串区分多个列

我有这样的数据

df<- structure(list(`1` = structure(c(3L, 3L, 4L, 3L, 2L, 2L, 3L, 
3L, 4L, 3L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L, 1L, 1L, 1L, 3L, 3L, 4L, 
4L, 4L, 2L), .Label = c("Het", "Het1-Het2", "Homo", "No"), class = "factor"), 
    `2` = structure(c(4L, 5L, 4L, 5L, 4L, 4L, 4L, 5L, 4L, 4L, 
    4L, 5L, 5L, 5L, 5L, 4L, 5L, 3L, 3L, 1L, 4L, 5L, 5L, 5L, 4L, 
    2L), .Label = c("Het", "Het1-Het2", "Het2", "Homo", "No"), class = "factor"), 
    `3` = structure(c(3L, 4L, 4L, 4L, 3L, 3L, 3L, 4L, 3L, 3L, 
    3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 1L, 1L, 1L, 3L, 4L, 3L, 3L, 4L, 
    2L), .Label = c("Het", "Het1-Het2", "Homo", "No"), class = "factor")), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-26L))

---

df我们可以通过
table（）
函数和按频率排序来实现这一点：

out = data.frame(table(df))
> out[order(out$Freq, decreasing = T), ]  # Partial output given
          X1        X2        X3 Freq
55      Homo      Homo      Homo    5
60        No        No      Homo    5
79      Homo        No        No    4
9        Het      Het2       Het    2
54 Het1-Het2      Homo      Homo    2
56        No      Homo      Homo    2
59      Homo        No      Homo    2
76        No      Homo        No    2
1        Het       Het       Het    1
26 Het1-Het2 Het1-Het2 Het1-Het2    1
2  Het1-Het2       Het       Het    0
3       Homo       Het       Het    0
...

例如，第一行上5的
Freq
表示在
X1
中观察到
Homo
，
X2
和
X3
中出现了5次

我们可以将第三行中的
Freq
解释为4，这意味着存在4种情况，
X1
是
No
，
X2
是
No
，
X3
是
Homo
，使用
dplyr
，您可以只过滤您想要的值：

df %>%
  filter(`1` == "No",
         `2` != "No" & `3` != "No")
   1    2    3
1 No Homo Homo
2 No Homo Homo

或

使用
计数
进行计数

df %>%
  filter(`1` == "No",
         `2` != "No" & `3` != "No") %>%
  tally()
  n
1 2

当然，@Luis的解决方案更简单（在我的书中是首选），只要您修改以满足您的条件（即，
&
而不是
|
第2列和第3列）。修改是假设我正确阅读了您的请求：

df[df$`1` == "No" & (df$`2` != "No" & df$`3` != "No"),]
    1    2    3
9  No Homo Homo
16 No Homo Homo

sum(df$`1` == "No" & (df$`2` != "No" & df$`3` != "No"))
[1] 2

你想过逻辑比较吗？df$
1
=“No”&（df$
2
！=“No”| df$
3
！=“No”）为您提供第一列中不在第二列或第三列中的编号。此外，只是让您知道，以数字开头（或仅由数字组成）命名列不是一种好的做法。而且，在将来，包括你解决问题的尝试总是有帮助的，这样人们就可以用你的代码解决特定的问题。我喜欢你的答案。谢谢我喜欢并接受了你的邀请answer@Learner，太好了，谢谢你。很高兴我能帮忙：）
df[df$`1` == "No" & (df$`2` != "No" & df$`3` != "No"),]
    1    2    3
9  No Homo Homo
16 No Homo Homo

sum(df$`1` == "No" & (df$`2` != "No" & df$`3` != "No"))
[1] 2