如何在R语言中统计example.test数据集中的男女数量？

先修正你的筛选语法错误 #

你之前写的example.test(example.test$Sex =f)完全不符合R语言的数据框操作逻辑，正确的筛选写法应该是：

# 筛选所有女性样本
female_subset <- example.test[example.test$Sex == "F", ]
# 筛选所有男性样本
male_subset <- example.test[example.test$Sex == "M", ]

关键注意事项：

• 数据框的行/列筛选要用方括号[]，不是圆括号()
• 判断相等关系要用双等号==，单等号=是赋值符号，不能用来做比较
• 性别标签F/M是字符串类型，必须加双引号""

统计男女样本数量的三种实用方法 #

方法1：通过筛选后的数据行数统计 #

用nrow()函数获取筛选后子集的行数，就是对应性别的样本量：

female_num <- nrow(example.test[example.test$Sex == "F", ])
male_num <- nrow(example.test[example.test$Sex == "M", ])

方法2：用table()函数直接统计频次 #

这是最简洁的方法，直接对Sex列做频次统计，一步得到所有类别的数量：

sex_freq <- table(example.test$Sex)
print(sex_freq)

运行后会输出类似结果：

F M 
3 2 

方法3：用dplyr包实现（tidyverse风格） #

如果你习惯使用tidyverse工具链，用dplyr的count()函数更直观：

library(dplyr)
example.test %>% count(Sex)

输出结果是一个结构化的数据框：

Sex n
1   F 3
2   M 2

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ellen