计算 R DataFrame 中每组中的行数

在数据分析和统计学中，我们经常需要对数据进行分类和分组，然后计算每个组中的特征或统计量。在 R 中，我们可以使用 dplyr 包来处理数据框（DataFrame）中的分组操作，其中一个常见的操作就是计算每组中的行数。

使用 n()

dplyr 包中的 n() 函数可以用于计算每个组中的行数，它返回一个包含每个组中观测数量的向量。下面是一个使用 n() 函数的示例：

library(dplyr)

# 用 iris 数据框进行示例
iris_counts <- iris %>%
  group_by(Species) %>%
  summarize(count = n())

print(iris_counts)

这个代码会将数据框 iris 按照 Species 变量的值进行分组，然后使用 summarize() 函数计算每个组中的行数，并将结果存储在 count 列中。最后，我们打印出计算结果。

# A tibble: 3 x 2
  Species    count
  <fct>      <int>
1 setosa        50
2 versicolor    50
3 virginica     50

这个结果表明，iris 数据框中的每个物种都有 50 个样本。

指定别名

我们可以使用 dplyr 包中的 count() 函数来简化前面的代码。count() 函数可以一步计算每个组中的行数，并且还有一个可选的参数 name，用于指定返回列的名称。下面是一个使用 count() 函数的示例：

library(dplyr)

# 用 iris 数据框进行示例
iris_counts <- iris %>%
  count(Species, name = "count")

print(iris_counts)

这个代码会将数据框 iris 按照 Species 变量的值进行分组，然后使用 count() 函数计算每个组中的行数，并将结果存储在名为 count 的新列中。最后，我们打印出计算结果。

# A tibble: 3 x 2
  Species    count
  <fct>      <int>
1 setosa        50
2 versicolor    50
3 virginica     50

总结

在 R 中，我们可以使用 dplyr 包中的 count() 或 n() 函数来计算数据框中每个组中的行数。这个操作在统计学和数据分析中非常常见，可以帮助我们对数据进行更深入的分析。