R中是否有类似于Excel中COUNTIF的函数？

debugcn 发表于 Dev

格里·安迪卡（Gerry Andhika）

我有超过1000000个单元格的数据集，而我只需要使用基于网站名称的R在1年中超过20天的数据。

这是原始数据集：

我可以使用excel中的“ if if”功能来计算一个月中有多少天，但是我发现它运行非常缓慢并且会引起问题。这是我在Excel上使用的公式。

我在Excel上的代码：

对于我的基本问题，我们深表歉意，但我希望有人可以为我提供帮助。

aiatay7n

同意评论-您需要创建一个可复制的示例。Excel中的任何内容都可以在R中做得更好（好了，几乎所有东西）有很多可能的方法-尝试按以下方式分组

df = data.frame(matrix(rnorm(40), nrow=10))
X0 <-sample(c(rep("A",3),rep("B",3),rep("C",4)), 10)
df$X0 <- x0
df        # this is a simulated dataset
           X1          X2         X3          X4 X0
1  -0.1203975  0.40176671 -0.1441914 -1.27356811  B
2  -1.2945289  0.34813784  0.3233932  0.80881055  B
3   1.0095911  0.69446583 -0.4377096 -1.41026705  A
4  -0.2547187  1.04914805 -0.8120526 -0.58734365  C
5  -0.1732585 -0.16422459 -0.8195833  0.44932410  A
6   0.5599036 -0.79013084 -0.9540998 -0.03861297  C
7  -0.5338999  0.03481498  0.3663478  0.44230402  B
8   0.9837636  0.98619889 -0.4901891  0.45207061  C
9   0.7892718 -0.23403087 -0.1102857  0.79010878  A
10  0.9392468  0.54867442 -0.4180297 -0.40482425  C


# Next, we count/index by X0 ~ you will need to do this by "site" /your choice
library(dplyr)
df1 <- df %>%
  group_by(X0) %>%
  add_count
df1

# A tibble: 10 x 6
# Groups:   X0 [3]
       X1      X2     X3      X4 X0        n
    <dbl>   <dbl>  <dbl>   <dbl> <chr> <int>
 1 -0.120  0.402  -0.144 -1.27   B         3
 2 -1.29   0.348   0.323  0.809  B         3
 3  1.01   0.694  -0.438 -1.41   A         3
 4 -0.255  1.05   -0.812 -0.587  C         4
 5 -0.173 -0.164  -0.820  0.449  A         3
 6  0.560 -0.790  -0.954 -0.0386 C         4
 7 -0.534  0.0348  0.366  0.442  B         3
 8  0.984  0.986  -0.490  0.452  C         4
 9  0.789 -0.234  -0.110  0.790  A         3
10  0.939  0.549  -0.418 -0.405  C         4
# After the above, you can sort and cut OR filter your count variable 
by 20 or any such value! Here, rows with n >3 are subset. Done.     

df2 <- df1[df1$n>3,]
df2
# A tibble: 4 x 6
# Groups:   X0 [1]
      X1     X2     X3      X4 X0        n
   <dbl>  <dbl>  <dbl>   <dbl> <chr> <int>
1 -0.255  1.05  -0.812 -0.587  C         4
2  0.560 -0.790 -0.954 -0.0386 C         4
3  0.984  0.986 -0.490  0.452  C         4
4  0.939  0.549 -0.418 -0.405  C         4

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