对满足条件的行进行计数的R函数

我正在尝试创建一个新列，对满足条件的每一列进行计数。这是因为我想在我的硕士论文中总结每个参与者正确答案的数量。我真的是个新手，非常需要帮助，即使是简单的任务

例如：

（参与者，任务1，任务2，任务3；计数）

1 4 8 11|

2 3 8 71|

3 1 3 42|

4 5 6 41|

51843

列计数应计算Task1-Task3行的所有正确答案。如果正确答案为（1、8、4），则计数行应产生上述示例中所示的数字

有人能告诉我如何创建这样一个变量吗

非常感谢，谢谢

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Luca

我们可以使用

行和

，方法是使向量

c（1,8,4）

的长度与'Task'列的长度相同，并执行a

=

，然后得到

行和

i1 <- startsWith(names(df1), 'Task')
df1$COUNT <-   rowSums(df1[i1] ==  c(1, 8, 4)[col(df1[i1])])
df1$COUNT
#[1] 1 1 2 1 3

或者另一个选项是

apply

df1$COUNT <- apply(df1[i1], 1, function(x) sum(x == c(1, 8, 4)))

---

df1$COUNT我们可以使用
pmap int
from
purr
来计算正确答案的数量

library(dplyr)

df %>% mutate(COUNT = purrr::pmap_int(select(., starts_with('Task')), 
                               ~sum(c(...) == c(1, 8, 4))))


#  Participant Task1 Task2 Task3 COUNT
#1           1     4     8     1     1
#2           2     3     8     7     1
#3           3     1     3     4     2
#4           4     5     6     4     1
#5           5     1     8     4     3


另一个选择是获取长格式的数据，计算每个
参与者的正确答案数，然后将数据合并回来

df1 %>%
  tidyr::pivot_longer(cols = starts_with('Task')) %>%
  group_by(Participant) %>%
  summarise(COUNT = sum(value == c(1, 8, 4))) %>%
  left_join(df1, by = 'Participant')

library(dplyr)

df %>% mutate(COUNT = purrr::pmap_int(select(., starts_with('Task')), 
                               ~sum(c(...) == c(1, 8, 4))))


#  Participant Task1 Task2 Task3 COUNT
#1           1     4     8     1     1
#2           2     3     8     7     1
#3           3     1     3     4     2
#4           4     5     6     4     1
#5           5     1     8     4     3

df1 %>%
  tidyr::pivot_longer(cols = starts_with('Task')) %>%
  group_by(Participant) %>%
  summarise(COUNT = sum(value == c(1, 8, 4))) %>%
  left_join(df1, by = 'Participant')