如何在R中按性别和唯一ID计数[关闭]答案

【问题标题】：How to count by gender and unique id in R [closed]如何在R中按性别和唯一ID计数[关闭]
【发布时间】：2017-03-26 13:45:53
【问题描述】：

我正在尝试计算数据框trips 中“性别”列中的女性、男性和 N/A 的数量。然而，只是返回我的行数。

library(dplyr)
count(trips, vars = "gender")
# A tibble: 1 × 2
#    vars      n
#   <chr>  <int>
#1 gender 286858


head(trips)

trip_id | start_time | stop_time | duration | bike_di | gender | birthyear
 1      | 10:00      | 11:00     |   3600   | BD-215  | Male   | 1960
 1      | 10:30      | 11:00     |   1800   | BD-715  | Female | 1960
 1      | 10:45      | 11:00     |    900   | BD-615  | Male   | 1960
 1      | 10:50      | 11:00     |    600   | BD-315  | Female | 1960

【问题讨论】：

请提供一个可重现的例子。展示你尝试过的东西。 stackoverflow.com/questions/5963269/…
点击编辑链接。
也许你只需要table(trips$gender)
vars 不是count 中的参数。您需要count(trips, gender) 或count_(trips, vars = "gender")。
@RonakShah ;不不，不推荐使用基础 R

标签： r dplyr

【解决方案1】：

对于女性类型：

sum(trips$gender=='Female')

对于男性类型

sum(trips$gender=='male')

对于 NA，是仅在性别列中还是在所有列中？类型：

colsums(is.na(trips))

您将获得每列中的 NA 数量。

希望对您有所帮助。

【讨论】：

【解决方案2】：

这是dplyr 解决方案。正如你提到的，我添加了一条性别为 NA 的行，你也想计算它们。

trips <- read.table(text="trip_id  start_time  stop_time  duration  bike_di  gender  birthyear
 1       10:00       11:00        3600    BD-215   Male    1960
 1       10:30       11:00        1800    BD-715   Female  1960
 1       10:45       11:00         900    BD-615   Male    1960
 1       10:45       11:00         900    BD-615   NA    1960
 1       10:50       11:00         600    BD-315   Female  1960",header=TRUE, stringsAsFactors=FALSE)

 trips %>%
 group_by(gender) %>%
 summarise(gender_count=n())

# A tibble: 3 x 2
  gender gender_count
   <chr>        <int>
1 Female            2
2   Male            2
3   <NA>            1

【讨论】：