R按顺序计数列

说这是我的数据。我希望这样做：计算DROP1等于1的值的数量；然后在DROP1等于1的情况下，统计DROP2的值个数；然后在DROP2等于1和DROP1等于1的情况下，计算DROP3等于1的值的数量。我可以手动执行此操作，但我们的实际数据文件很大，有80多个DROP变量。理想的输出只是一个打印输出，看起来：

    set.seed(0)
data = data.frame(ID = 1:1000, X1=runif(1000), X2=runif(1000), DROP1=sample(0:1,r=T),DROP2=sample(0:1,r=T),DROP3=sample(0:1,r=T))

---

这里有一个带有

base R

的选项，我们使用

grep

获得“DROP”列名（“nm1”）。然后循环这些序列，得到其中的

seq

，对数据列进行子集，使用

Reduce

获得

&

的逻辑向量（只有当所有列的行都是1，即1=>TRUE，0=>FALSE时才为TRUE），并获得这些元素的

sum

以返回计数

DROP1, #
DROP2 (AFTER DROP1), #
DROP3 (AFTER DROP1 & DROP2), #

数据

set.seed（0）
数据这里有一个带有
base R
的选项，我们使用
grep
获取“DROP”列名（'nm1'）。然后循环这些序列，得到其中的
seq
，对数据列进行子集，使用
Reduce
获得
&
的逻辑向量（只有当所有列的行都是1，即1=>TRUE，0=>FALSE时才为TRUE），并获得这些元素的
sum
以返回计数

DROP1, #
DROP2 (AFTER DROP1), #
DROP3 (AFTER DROP1 & DROP2), #

数据
set.seed（0）
数据另一种选择：

set.seed（0）
data=data.frame（ID=1:1000，X1=runif（1000），X2=runif（1000），DROP1=sample（0:11000，r=T），DROP2=sample（0:11000，r=T），DROP3=sample（0:11000，r=T））
tb另一种选择：

set.seed（0）
data=data.frame（ID=1:1000，X1=runif（1000），X2=runif（1000），DROP1=sample（0:11000，r=T），DROP2=sample（0:11000，r=T），DROP3=sample（0:11000，r=T））
tb@akrun我觉得您可能有一个智能数据表解决方案！奇怪的是，当我运行您的示例时，所有drop2/drop3列都是
0
@akrun我觉得您可能有一个智能数据表解决方案！奇怪的是，当我运行您的示例时，所有drop2/drop3列都是
0
。
library(data.table)
setDT(data)
lapply(seq_along(nm1), function(i) {
         i1 <- seq(i)
         data[, sum(Reduce(`&`, .SD)), .SDcols = nm1[i1]]

    })

set.seed(0)
data <- data.frame(ID = 1:1000, X1=runif(1000), X2=runif(1000), 
           DROP1=sample(0:1,1000, replace = TRUE),
           DROP2=sample(0:1,1000, replace = TRUE),
           DROP3=sample(0:1,1000,replace = TRUE))