R中是否有类似于Excel中COUNTIF的函数?

R中是否有类似于Excel中COUNTIF的函数?,r,excel,data-cleaning,countif,R,Excel,Data Cleaning,Countif,我有超过1000000个单元格的数据集,我只需要使用基于站点名称的R在一年内超过20天的数据 这是原始数据集: 我可以使用excel中的“count if”函数来计算一个月有多少天,但我发现它非常慢,并且会导致问题。这是我在Excel上使用的公式 我的Excel代码: 对于我的基本问题,我很抱歉,但我希望有人能帮助我解决这一问题。我建议您创建一个新列来连接B、J和K列,然后作为值粘贴该列。之后,您可以简单地使用countif而不是countifs。同意评论-您需要创建一个可复制的示例。 Ex

我有超过1000000个单元格的数据集,我只需要使用基于站点名称的R在一年内超过20天的数据

这是原始数据集:

我可以使用excel中的“count if”函数来计算一个月有多少天,但我发现它非常慢,并且会导致问题。这是我在Excel上使用的公式

我的Excel代码:


对于我的基本问题,我很抱歉,但我希望有人能帮助我解决这一问题。

我建议您创建一个新列来连接B、J和K列,然后作为值粘贴该列。之后,您可以简单地使用countif而不是countifs。

同意评论-您需要创建一个可复制的示例。 Excel中的任何东西在R中都可以做得更好(好吧,几乎任何东西) 可能有多种方法-请尝试按以下方式分组

df = data.frame(matrix(rnorm(40), nrow=10))
X0 <-sample(c(rep("A",3),rep("B",3),rep("C",4)), 10)
df$X0 <- x0
df        # this is a simulated dataset
           X1          X2         X3          X4 X0
1  -0.1203975  0.40176671 -0.1441914 -1.27356811  B
2  -1.2945289  0.34813784  0.3233932  0.80881055  B
3   1.0095911  0.69446583 -0.4377096 -1.41026705  A
4  -0.2547187  1.04914805 -0.8120526 -0.58734365  C
5  -0.1732585 -0.16422459 -0.8195833  0.44932410  A
6   0.5599036 -0.79013084 -0.9540998 -0.03861297  C
7  -0.5338999  0.03481498  0.3663478  0.44230402  B
8   0.9837636  0.98619889 -0.4901891  0.45207061  C
9   0.7892718 -0.23403087 -0.1102857  0.79010878  A
10  0.9392468  0.54867442 -0.4180297 -0.40482425  C


# Next, we count/index by X0 ~ you will need to do this by "site" /your choice
library(dplyr)
df1 <- df %>%
  group_by(X0) %>%
  add_count
df1

# A tibble: 10 x 6
# Groups:   X0 [3]
       X1      X2     X3      X4 X0        n
    <dbl>   <dbl>  <dbl>   <dbl> <chr> <int>
 1 -0.120  0.402  -0.144 -1.27   B         3
 2 -1.29   0.348   0.323  0.809  B         3
 3  1.01   0.694  -0.438 -1.41   A         3
 4 -0.255  1.05   -0.812 -0.587  C         4
 5 -0.173 -0.164  -0.820  0.449  A         3
 6  0.560 -0.790  -0.954 -0.0386 C         4
 7 -0.534  0.0348  0.366  0.442  B         3
 8  0.984  0.986  -0.490  0.452  C         4
 9  0.789 -0.234  -0.110  0.790  A         3
10  0.939  0.549  -0.418 -0.405  C         4
# After the above, you can sort and cut OR filter your count variable 
by 20 or any such value! Here, rows with n >3 are subset. Done.     

df2 <- df1[df1$n>3,]
df2
# A tibble: 4 x 6
# Groups:   X0 [1]
      X1     X2     X3      X4 X0        n
   <dbl>  <dbl>  <dbl>   <dbl> <chr> <int>
1 -0.255  1.05  -0.812 -0.587  C         4
2  0.560 -0.790 -0.954 -0.0386 C         4
3  0.984  0.986 -0.490  0.452  C         4
4  0.939  0.549 -0.418 -0.405  C         4
df=data.frame(矩阵(rnorm(40),nrow=10))
x03是子集。完成。
df2 3,]
df2
#一个tibble:4x6
#分组:X0[1]
x1x2x3x4x0n
1-0.255 1.05-0.812-0.587 C 4
2 0.560-0.790-0.954-0.0386 C 4
3 0.984 0.986-0.490 0 0.452 C 4
4 0.939 0.549-0.418-0.405 C 4

如果我理解正确,您需要每个站点的天数。如果您的数据如下所示:

site = c("a", "b", "c", "a", "b", "c", "a", "b", "c")
year = c(1991, 1992, 1993, 1991, 1992, 1993, 1991, 1992, 1993)
month = c(1, 1, 4, 4, 1, 1, 4, 4, 1)
my_data = data.frame(site, year, month)
您可以使用软件包
dplyr
(通过
install.packages(dplyr)
安装):

输出:

# A tibble: 6 x 4
# Groups:   site [3]
  site   year month     n
  <chr> <dbl> <dbl> <int>
1 a      1991     1     1
2 a      1991     4     2
3 b      1992     1     2
4 b      1992     4     1
5 c      1993     1     2
6 c      1993     4     1

然后其他人可以使用上面的代码复制您的数据。它不一定是您的所有数据,只是前10行。

如果您包含一个简单的示例输入和所需的输出,可用于测试和验证可能的解决方案,则更容易为您提供帮助。我们不需要你所有的真实数据,只需要一些测试。请不要发布数据或代码的图像。我们无法复制/粘贴这些内容来编辑或导入它们。您使用哪个版本的excel?如果您有
Office365
,那么它可以显著加速。这只是
df%>%计数(站点、年份、月份)
?谢谢!这是我第一次在这里发布一些东西,下次一定会包括样品!这不是答案。这可能是一条评论。我认为这在excel中是一个很好的答案,但OP需要一个
r
code谢谢您的帮助!当然,下次我会包括样品。你的回答真的帮助了我@杰里·安迪卡:很高兴听到这个@阿马尔-回答中的有用见解,刚刚投票!
# A tibble: 6 x 4
# Groups:   site [3]
  site   year month     n
  <chr> <dbl> <dbl> <int>
1 a      1991     1     1
2 a      1991     4     2
3 b      1992     1     2
4 b      1992     4     1
5 c      1993     1     2
6 c      1993     4     1
dput(my_data)
structure(list(site = c("a", "b", "c", "a", "b", "c", "a", "b", 
"c"), year = c(1991, 1992, 1993, 1991, 1992, 1993, 1991, 1992, 
1993), month = c(1, 1, 4, 4, 1, 1, 4, 4, 1)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-9L))