使用`table()`与`for`循环

huangapple
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英文:

using table() with for loop

问题

  1. df <- data.frame(class=c('A', 'B'),
  2.                  var2=c(1, 0),
  3.                  var3=c(0, 1))
  5. for (i in colnames(df)[2:3]) {
  6.   #print(i)
  7.   table(paste0('df$', i), df$class)
  8. }

运行结果：

  1. &lt;!-- language: lang-none --&gt;
  3. Error in table(paste0("df$", i), df$class) : 
  4.   all arguments must have the same length
  6. 也尝试过将
  8. ```R
  9. get(paste0('df$',i))

是否有一种方法可以循环遍历这些列并制表？

英文: 
  1. df &lt;- data.frame(class=c(&#39;A&#39;, &#39;B&#39;),
  2.                  var2=c(1, 0),
  3.                  var3=c(0, 1))
  5. for (i in colnames(df)[2:3]) {
  6.   #print(i)
  7.   table(paste0(&#39;df$&#39;, i), df$class)
  8. }

results in

<!-- language: lang-none -->

  1. Error in table(paste0(&quot;df$&quot;, i), df$class) : 
  2.   all arguments must have the same length

Also tried putting

  1. get(paste0(&#39;df$&#39;,i))

Is there a way to loop through these columns and tabulate?

答案1

得分: 2

  1. 除了将列制表之外，关于你的首选输出没有太多具体信息，但这里有一个可能的解决方案：
  3. ```R
  4. # 这是你的数据框（df）：
  5. class<- c('A','B')
  6. var2<- c(1,0)
  7. var3 <- c(0,1)
  8. df<- data.frame(class,var2,var3)
  9. head(df)
  11.   class var2 var3
  12. 1     A    1    0
  13. 2     B    0    1
  15. # 使用lapply制表每一列，输出是一个表格列表：
  16. dftable <- lapply(df, table)

输出看起来是这样的：

  1. > dftb
  2. $class
  4. A B 
  5. 1 1 
  7. $var2
  9. 0 1 
  10. 1 1 
  12. $var3
  14. 0 1 
  15. 1 1

purr包（属于tidyverse）中的map()函数也可以使用：

  1. library(purrr)
  2. df %>%
  3.   map(table) # 产生相同的输出
  2. <details>
  3. <summary>英文:</summary>
  5. Not much info on what exactly your preferred output is other than it tabulates the columns, but here&#39;s a potential solution:

This is your df:

class<- c('A','B')
var2<- c(1,0)
var3 <- c(0,1)
df<- data.frame(class,var2,var3)
head(df)

class var2 var3
1 A 1 0
2 B 0 1

Using lapply to tabulate each column. The output is a list of tables:

dftable <- lapply(df, table)

  1. The output looks like this:

> dftb
$class

A B
1 1

$var2

0 1
1 1

$var3

0 1
1 1

  1. The `map()` function from the `purr` package (part of tidyverse) can also be used:

library(purrr)
df|>
map(table) # produces same output

  2. </details>
  6. # 答案2
  7. **得分**: 2
  9. 代码部分不需要翻译，以下是翻译好的部分：
  11. 问题出在您的代码中，因为paste0() 返回一个字符向量，例如 'var2'，而不是table()函数的正确参数。您可以使用双方括号 '[[' 来提取列：
  13. ```R
  14. # 创建一个列表以保存循环的结果
  15. tl <- vector(mode = 'list')
  16. # 运行循环，并将每列的结果添加到 'tl' 的相应元素中
  18. for (i in colnames(df)[2:3]) {
  19.   tl[[i]] <- table(df[[i]], df$class)
  20. }
  22. # 输出
  23. tl

或者，您可以使用lapply()函数：

  1. lapply(df[, 2:3], function(x) table(x, df$class))

希望这对您有所帮助。

英文:

The issue with your code is that because paste0() returns a character vector e.g, 'var2' and is not a correct argument for table() function. You can use the double bracket '[[' to extract the columns:

  1. # create a list to save the results from loop
  2.  tl&lt;-vector(mode = &#39;list&#39;)
  3. # run the loop and add the results for each column in the corresponding element of &#39;tl&#39;
  5. for (i in colnames(df)[2:3]) {
  6.   tl[[i]]&lt;-table(df[[i]], df$class)
  7. }

output

  1. tl
  3. $var2
  4.    
  5.     A B
  6.   0 0 1
  7.   1 1 0
  9. $var3
  10.    
  11.     A B
  12.   0 1 0
  13.   1 0 1

alternatively you can use lapply() function:

  1. lapply(df[, 2:3], function(x) table(x, df$class))
  3. var2
  4.    
  5. x   A B
  6.   0 0 1
  7.   1 1 0
  9. $var3
  10.    
  11. x   A B
  12.   0 1 0
  13.   1 0 1

huangapple
  • 本文由 发表于 2023年2月19日 07:07:12
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匿名

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