我有一个按时间顺序排列的索引的四列矩阵，以及三列名称（字符串）。这是一些玩具数据：
x = rbind(c(1,"sam","harry","joe"), c(2,"joe","sam","jack"),c(3,"jack","joe","jill"),c(4,"harry","jill","joe"))
我想创建三个额外的向量，以计算（对于每行）该名称的先前（但不是后续）出现的次数。这是玩具数据的理想结果：
y = rbind(c(0,0,0),c(1,1,0),c(1,2,0),c(1,1,3))
我不知道如何解决该问题，并且已经在Stack Overflow中搜索了相关示例。dplyr提供了查找总数的答案，但是（据我所知）不是逐行的。
我试图编写一个函数在单列空间中处理此问题，但是没有运气，即
thing = sapply(x,function(i)length(grep(i,x[x[1:i]])))
任何提示将不胜感激。
这是典型的ave+seq_along类型问题，但我们需要先将数据转换为向量：
t(`dim<-`(ave(rep(1, prod(dim(x[, -1]))),
c(t(x[, -1])), FUN = seq_along) - 1,
rev(dim(x[, -1]))))
# [,1] [,2] [,3]
# [1,] 0 0 0
# [2,] 1 1 0
# [3,] 1 2 0
# [4,] 1 1 3
也许更具可读性：
## x without the first column as a vector
x_vec <- c(t(x[, -1]))
## The values that you are looking to obtain...
y_vals <- ave(rep(1, length(x_vec)), x_vec, FUN = seq_along) - 1
## ... in the format you want to obtain them
matrix(y_vals, ncol = ncol(x) - 1, byrow = TRUE)
# [,1] [,2] [,3]
# [1,] 0 0 0
# [2,] 1 1 0
# [3,] 1 2 0
# [4,] 1 1 3
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