所以這是我正在使用的示例資料集的一部分：
`D1` `D2` 'D3' `D4` `D5` `D6` `D7`
<chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 921 917 935 457 462 451 465
2 898 E9 914 446 452 440 455
3 817 806 814 407 412 398 411
4 644 632 624 321 327 314 324
5 E9 399 385 207 213 200 206
6 136 127 127 69 72 66 66
7 223 233 209 117 106 117 118
8 475 E9 443 239 234 238 246
9 684 685 665 340 341 337 348
10 816 814 828 406 409 400 412
...
這是在我使用它之后，您可以看到前兩列中有幾個“E9”實體，這是我希望通過運行它來計算的：
df2 <- df %>% select(-c(Time))
devices$Exclusions <- str_count(df2, "E9")
這是我的最終結果：
Device ID Exclusions
<chr> <int> <int>
1 D4 145287 14
2 D5 145286 16
3 D6 145285 0
4 D7 145284 0
5 D1 145280 0
6 D2 145277 0
7 D3 145278 0
所以這導致了我的問題。這些設備不一定以相同的順序排列，當它計算“E9”的實體時，它只是按照這些設備所在的順序將它們附加到另一個資料幀，而不是將它們與它們的名稱匹配。為了將 D1 列中的 str_count 添加到另一個資料框中的 D1 行，而不僅僅是頂行，我可以添加什么？
uj5u.com熱心網友回復：
這是tidyverse.
解決方案
library(tidyverse)
# ...
# Code to generate 'df'.
# ...
df_counts <- df %>%
# Homogenize columns as text.
mutate(across(everything(), as.character)) %>%
# Pivot columns into a 'Device | Code' format.
pivot_longer(everything(), names_to = "Device", values_to = "Code") %>%
# For each device...
group_by(Device) %>%
# ...count how many times "E9" appears among its codes.
summarize(Exclusions = sum(Code == "E9"))
推測您的devices資料集的結構，我可以用ID您的示例輸出中的那些s來豐富結果：
# ...
# Code to generate 'devices'.
# ...
devices <- devices %>%
full_join(df_counts, by = "Device", keep = FALSE)
結果
給定一個像你的例子這樣的df資料集
df <- structure(
list(
D1 = c("921", "898", "817", "644", "E9", "136", "223", "475", "684", "816"),
D2 = c("917", "E9", "806", "632", "399", "127", "233", "E9", "685", "814"),
D3 = c(935, 914, 814, 624, 385, 127, 209, 443, 665, 828),
D4 = c(457, 446, 407, 321, 207, 69, 117, 239, 340, 406),
D5 = c(462, 452, 412, 327, 213, 72, 106, 234, 341, 409),
D6 = c(451, 440, 398, 314, 200, 66, 117, 238, 337, 400),
D7 = c(465, 455, 411, 324, 206, 66, 118, 246, 348, 412)
),
class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"),
row.names = c(NA, -10L)
)
此作業流程應產生如下結果df_counts：
# A tibble: 7 x 2
Device Exclusions
<chr> <int>
1 D1 1
2 D2 2
3 D3 0
4 D4 0
5 D5 0
6 D6 0
7 D7 0
此外，給定一個像您的示例這樣的devices資料集
devices <- structure(
list(
Device = c("D4", "D5", "D6", "D7", "D1", "D2", "D3"),
ID = c(145287L, 145286L, 145285L, 145284L, 145280L, 145277L, 145278L)
),
class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"),
row.names = c(NA, -7L)
)
此解決方案應生成如下devices資料集：
# A tibble: 7 x 3
Device ID Exclusions
<chr> <int> <int>
1 D4 145287 0
2 D5 145286 0
3 D6 145285 0
4 D7 145284 0
5 D1 145280 1
6 D2 145277 2
7 D3 145278 0
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