R 使用循环提取一系列整数

我有一些数据，我想提取整数出现的频率。以下是一些示例数据：

df <- read.table(header=T, text="A B C D 
1          1         5          3         1  
2          1         2          3         2  
3          2         3          5         3  
4          1         4          5         3  
5          3         1          4         2  
6          5         2          5         1 
") 
df

---

但每次我尝试存储输出时，都会出现一个错误。在数据帧中存储结果输出的最简单方法是什么？我想我对通过循环存储数据的方式感到困惑。谢谢你的帮助

我们可以使用

mtabulate

library(qdapTools)
t(mtabulate(df))
#  A B C D
#1 3 1 0 2
#2 1 2 0 2
#3 1 1 2 2
#4 0 1 1 0
#5 1 1 3 0

---

在

base R

中，我们还可以

取消数据集的列表，复制列名，并使用
表
（不使用任何循环、显式（
for
）或隐式（
lappy
）

或者正如@nicola提到的，我们可以使用
rep
（应该更快）来代替
col（df）

我们可以使用
mtabulate

library(qdapTools)
t(mtabulate(df))
#  A B C D
#1 3 1 0 2
#2 1 2 0 2
#3 1 1 2 2
#4 0 1 1 0
#5 1 1 3 0


在
base R
中，我们还可以
取消数据集的列表，复制列名，并使用
表
（不使用任何循环、显式（
for
）或隐式（
lappy
）

或者正如@nicola提到的，我们可以使用
rep
（应该更快）来代替
col（df）

与@akrun不同，我更喜欢在可能的情况下使用base R

out <- matrix(0, nrow= 6, ncol=4, dimnames= list(1:6, LETTERS[1:4]))
for (i in 1:6) {
  out[i,] <- unlist(lapply(df, function(j) sum(j == i)))
}

R> out
  A B C D
1 3 1 0 2
2 1 2 0 2
3 1 1 2 2
4 0 1 1 0
5 1 1 3 0
6 0 0 0 0

out与@akrun不同，我更喜欢在可能的情况下使用base R

out <- matrix(0, nrow= 6, ncol=4, dimnames= list(1:6, LETTERS[1:4]))
for (i in 1:6) {
  out[i,] <- unlist(lapply(df, function(j) sum(j == i)))
}

R> out
  A B C D
1 3 1 0 2
2 1 2 0 2
3 1 1 2 2
4 0 1 1 0
5 1 1 3 0
6 0 0 0 0

out我们也可以在base-R中执行此操作，而无需for循环：

do.call(cbind, lapply(df, function(x){table(factor(x,levels=1:6))}))

  A B C D
1 3 1 0 2
2 1 2 0 2
3 1 1 2 2
4 0 1 1 0
5 1 1 3 0
6 0 0 0 0

我们也可以在base-R中执行此操作，而无需for循环：

do.call(cbind, lapply(df, function(x){table(factor(x,levels=1:6))}))

  A B C D
1 3 1 0 2
2 1 2 0 2
3 1 1 2 2
4 0 1 1 0
5 1 1 3 0
6 0 0 0 0

还有一个选择：

library(reshape2)
table(melt(df))
#No id variables; using all as measure variables
#        value
#variable 1 2 3 4 5
#       A 3 1 1 0 1
#       B 1 2 1 1 1
#       C 0 0 2 1 3
#       D 2 2 2 0 0

还有一个选择：

library(reshape2)
table(melt(df))
#No id variables; using all as measure variables
#        value
#variable 1 2 3 4 5
#       A 3 1 1 0 1
#       B 1 2 1 1 1
#       C 0 0 2 1 3
#       D 2 2 2 0 0

基于此输入，您期望的输出是什么？大多数情况下，for循环不是一种方式。您是如何存储输出的？@Heroka期望的输出已经通过OPFor每个列标题显示出来的。我希望能够清楚地看到有多少次是1、2等。基于此输入，您期望的输出是什么？for循环不是大部分时间都很顺利。你是如何存储输出的？@Heroka期望的输出已经通过OPFor每个列标题显示出来了。我希望能够清楚地看到有多少次是1、2等。所以我想你的答案解决了我的困惑。我需要在j中使用单独的索引，我想我在尝试中使用了两次I作为索引。非常感谢。我同意base-R。但是，在这种情况下，为什么不使用
表
而不是for循环？@Heroka我个人倾向于在可能的情况下使用语言不可知的工具。这与使用base-R的理念类似。是的，我认识到这不是一个纯粹的语言不可知的解决方案（
lappy
，
unlist
）但这些只是数据结构构造。需要注意的是，我得到了错误
error in out[I，]我认为这是一个复制粘贴错误，我将矩阵赋值添加到了
out
。因此我认为你的答案解决了我的困惑。我需要在j中使用一个单独的索引，我想我在尝试中使用了两次I作为索引。非常感谢。我同意base-R。但是，在这种情况下，为什么不使用
表而不是for循环？@Heroka I如果可能的话，我个人倾向于使用语言不可知工具。这与使用base R的理念类似……是的，我认识到这不是一个纯粹的语言不可知解决方案（
lappy
，
unlist
），但这些只是数据结构构造。需要注意的是，我得到了错误
error in out[I，]我认为这是一个复制粘贴错误，我将矩阵赋值添加到
out
+1，但是，正如你所知，lappy是一个循环的包装器。所以我不确定我会称之为没有循环的解决方案。但是你说得对，没有
for
循环；-）我知道。但是对我来说，
lappy（df，
比
for
更优雅（i in 1:ncol（df））
。R的乐趣，100种方法达到相同的结果：）我同意。lappy更好。我认为级别应该是1:5（6是帖子中的行号）你是对的。然而，在这个问题的早期版本中，它是
1:6，所以我假设这是可能出现的数字。+1但是，好吧，Lappy是循环的包装器，正如你所知道的。所以我不确定我会称之为没有循环的解决方案。但是你说得对，没有
for
循环；-）我知道。但是对我来说，
Lappy（df，
比（i in 1:ncol（df））
优雅得多。R的乐趣，100种方法达到相同的结果：）我同意。lappy更好。我认为级别应该是1:5（6是帖子中的行号）你是对的。但是，在问题的早期版本中是
1:6
，所以我假设这是可能出现的数字。很好的解决方案。在
base
中，我更喜欢
rep（name（df），each=nrow（df））
（而不是
name（df）[col col（df）]
，但我知道你很喜欢
row
和
col
）@nicola感谢您的反馈。我认为
rep
应该更快。很棒的解决方案。在
base
中，我更喜欢
rep（names（df），each=nrow（df））
（而不是
names（df）[col col（df）]
，但我知道您非常喜欢
row
和
col
）@nicola感谢您的反馈。我认为
代表应该更快。