R 求矩阵中向量元素的频率
我在R中有一个矩阵,下面是一个小例子:R 求矩阵中向量元素的频率,r,matrix,vector,frequency,R,Matrix,Vector,Frequency,我在R中有一个矩阵,下面是一个小例子: set.seed(1) n.columns<-6 mat <- matrix(, nrow = 5, ncol = n.columns) for(column in 1:n.columns){ mat[, column] <- sample(1:10,5) } mat 我还有一个整数向量v,v一个选项,使用sapply: t(sapply(v, function(a) colSums(mat==a))) # [,1] [,
set.seed(1)
n.columns<-6
mat <- matrix(, nrow = 5, ncol = n.columns)
for(column in 1:n.columns){
mat[, column] <- sample(1:10,5)
}
mat
我还有一个整数向量
v
,v一个选项,使用sapply
:
t(sapply(v, function(a) colSums(mat==a)))
# [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6]
#[1,] 0 1 0 0 1 1
#[2,] 1 0 1 1 0 1
#[3,] 0 1 1 0 1 0
使用表格
:
table(mat[mat %in% v], col(mat)[mat %in% v])
# 1 2 3 4 5 6
# 1 0 1 0 0 1 1
# 3 1 0 1 1 0 1
# 6 0 1 1 0 1 0
缺点是所有值不在v
中的列将不会报告。在data.frame上使用sapply
setNames(object = as.data.frame(sapply(v, function(a)
sapply(as.data.frame(mat), function(b)
sum(a %in% b)))), nm = v)
# 1 3 6
#V1 0 1 0
#V2 1 0 1
#V3 0 1 1
#V4 0 1 0
#V5 1 0 1
#V6 1 1 0
当然,您可以设置行名,如行名(res)
table(mat[mat %in% v], col(mat)[mat %in% v])
# 1 2 3 4 5 6
# 1 0 1 0 0 1 1
# 3 1 0 1 1 0 1
# 6 0 1 1 0 1 0
setNames(object = as.data.frame(sapply(v, function(a)
sapply(as.data.frame(mat), function(b)
sum(a %in% b)))), nm = v)
# 1 3 6
#V1 0 1 0
#V2 1 0 1
#V3 0 1 1
#V4 0 1 0
#V5 1 0 1
#V6 1 1 0