这是我的数据:
[1] NA NA
[3] NA "EP, IP, RA, SH"
[5] "EO, EP" NA
我使用以下方法分割数据:
da$name<-str_split(da$name,",")
并且数据变为:
[[1]]
[1] NA
[[2]]
[1] NA
[[3]]
[1] NA
[[4]]
[1] "EP" " IP" " RA" " SH"
[[5]]
[1] "EO" " EP"
[[6]]
[1] NA
并且我想计算NA,“ EP”,“ IP”,“ RA”,“ SH”和“ EO”的频率
是否有可能做到这一点?
[可能不是最好的或更简洁的方法,但是可能的解决方案是unlist
您的strsplit
结果,使其成为所有单个值的向量,然后对每个不同的值进行计数:
df <- data.frame(Vec = c(NA,NA,NA,"EP, IP, RA, SH","EO, EP",NA))
vec <- unlist(strsplit(as.character(df$Vec),","))
library(dplyr)
as.data.frame(vec) %>% count(vec)
# A tibble: 7 x 2
vec n
<fct> <int>
1 " EP" 1
2 " IP" 1
3 " RA" 1
4 " SH" 1
5 "EO" 1
6 "EP" 1
7 NA 4
它回答了您的问题吗?
在基数R中,您可以unlist
该列,删除NA
值,用逗号分割它们,然后使用table
计算频率。
table(unlist(strsplit(na.omit(unlist(as.character(da$name))), ",")))