В R подсчет ячеек, не относящихся к NA, по группам является обычной задачей при анализе данных. В этой статье будут рассмотрены различные методы достижения этой цели с помощью цикла for. Мы обсудим пять различных подходов с примерами кода, чтобы дать вам полное понимание темы.

Метод 1: использование Base R и цикла for

# Create a dataframe
data <- data.frame(
  Group = c("A", "A", "B", "B", "B", "C", "C"),
  Value1 = c(1, 2, NA, 4, 5, 6, NA),
  Value2 = c(NA, 8, 9, NA, NA, 12, 13)
)
# Initialize an empty vector to store the results
count_vector <- numeric()
# Iterate over each unique group
for (group in unique(data$Group)) {
  # Subset the data for the current group
  group_data <- data[data$Group == group, ]

  # Count the non-NA values in each column
  count <- sapply(group_data[, -1], function(x) sum(!is.na(x)))

  # Append the results to the count_vector
  count_vector <- c(count_vector, count)
}
# Display the results
result <- data.frame(Group = unique(data$Group), count_vector)
print(result)

Метод 2: использование пакета dplyr и цикла for

# Install and load the dplyr package
install.packages("dplyr")
library(dplyr)
# Group the data by the 'Group' column
grouped_data <- group_by(data, Group)
# Initialize an empty list to store the results
count_list <- list()
# Iterate over each unique group
for (group in unique(data$Group)) {
  # Subset the data for the current group
  group_data <- filter(grouped_data, Group == group)

  # Count the non-NA values in each column
  count <- summarise(group_data, across(everything(), ~sum(!is.na(.))))

  # Append the results to the count_list
  count_list[[group]] <- count
}
# Combine the results into a single dataframe
result <- bind_rows(count_list, .id = "Group")
# Display the results
print(result)

Метод 3: использование функции Split() и lapply() с циклом for

# Split the data into groups based on the 'Group' column
grouped_data <- split(data[, -1], data$Group)
# Initialize an empty list to store the results
count_list <- list()
# Iterate over each unique group
for (group in unique(data$Group)) {
  # Subset the data for the current group
  group_data <- grouped_data[[group]]

  # Count the non-NA values in each column
  count <- lapply(group_data, function(x) sum(!is.na(x)))

  # Append the results to the count_list
  count_list[[group]] <- count
}
# Combine the results into a single dataframe
result <- do.call(rbind, count_list)
result <- cbind(Group = unique(data$Group), result)
# Display the results
print(result)

Метод 4. Использование функции Split() и sapply() с циклом for

# Split the data into groups based on the 'Group' column
grouped_data <- split(data[, -1], data$Group)
# Initialize an empty list to store the results
count_list <- list()
# Iterate over each unique group
for (group in unique(data$Group)) {
  # Subset the data for the current group
  group_data <- grouped_data[[group]]

  # Count the non-NA values in each column
  count <- sapply(group_data, function(x) sum(!is.na(x)))

  # Append the results to the count_list
  count_list[[group]] <- count
}
# Combine the results into a single dataframe
result <- do.call(rbind, count_list)
result <- cbind(Group = unique(data$Group), result)
# Display the results
print(result)

Метод 5. Использование пакета data.table и цикла for

# Install and load the data.table package
install.packages("data.table")
library(data.table)
# Convert the data.frame to data.table
setDT(data)
# Initialize an empty list to store the results
count_list <- list()
# Iterate over each unique group
for (group in unique(data$Group)) {
  # Subset the data for the current group
  group_data <- data[Group == group, ]

  # Countthe non-NA values in each column
  count <- colSums(!is.na(group_data[, -1]))

  # Append the results to the count_list
  count_list[[group]] <- count
}
# Combine the results into a single data.table
result <- rbindlist(count_list, idcol = "Group")
# Display the results
print(result)

В этой статье мы рассмотрели пять различных методов подсчета ячеек, не относящихся к NA, по группам с использованием цикла for в R. Мы рассмотрели подходы с использованием базы R, пакета dplyr, функции Split() с lapply() и sapply( ) и пакет data.table. Каждый метод предоставляет уникальный способ группового анализа и подсчета значений, не относящихся к NA. Выберите метод, который лучше всего соответствует вашим данным и стилю кодирования, чтобы эффективно выполнить эту задачу в R.