每列 R 中特定值的次数

Question

我有：

library(tidyverse)
df <- tibble(one=c(1,1,1,2,2,2,3,3),
       log1 = c(TRUE, TRUE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, TRUE, TRUE),
       log2 = c(TRUE, TRUE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE),
       log3 = c(TRUE, TRUE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, TRUE, FALSE))

我想找出单词“FALSE”在每个列和组中出现的次数，并且 return a df

我试过map_df(df, function(x) sum(x==FALSE))和

df %>%
  group_by(one) %>%
  map_df( function(x) sum(x==FALSE))

但他们没有分成不同的组。

这也会出错

df %>%
  group_by(one) %>%
  summarise( function(x) sum(x==FALSE))

有什么建议吗？

Answer 1

您可以使用 across 处理多个列

library(dplyr)

df %>% 
  group_by(one) %>% 
  summarise(across(starts_with("log"), function(x) sum(x==F)))
# A tibble: 3 × 4
    one  log1  log2  log3
  <dbl> <int> <int> <int>
1     1     1     1     1
2     2     3     3     3
3     3     0     2     1

按照@RuiBarradas

所述，直接使用布尔值是处理逻辑的一种不错且更短的方法

...
summarise(across(starts_with("log"), function(x) sum(!x)))
...

每列 R 中特定值的次数

number of times specific value in each column R

r

tidyverse