如何统计DataFrame1中厂商MAC在DataFrame2中的出现次数

需求说明 #

现有两个DataFrame：

• OUI（对应原DataFrame1）：包含MAC（唯一值）和Manufacturer两列，共约4000行
• Scanning（对应原DataFrame2）：仅含MAC列，共约300行，存在重复MAC值

需要统计OUI中每个厂商的MAC地址在Scanning中的出现总次数，包括出现0次的厂商，并按频次降序排序。

示例数据 #

Scanning <- data.frame(MAC = c("EE-16-17", "EE-16-17",  "AE-04-80", "EE-16-17", "FA-53-17"))
OUI <- data.frame(MAC = c("EE-16-17", "FA-53-17", "FA-B3-17"),
                  Manufacturer = c("Intel", "Apple", "Microsoft"))

解决方案（使用dplyr包） #

# 安装并加载dplyr（首次运行需执行安装命令）
# install.packages("dplyr")
library(dplyr)

# 1. 统计Scanning中每个MAC的出现次数
mac_freq <- Scanning %>% count(MAC, name = "occurrences")

# 2. 关联厂商信息，补全0次记录，按厂商汇总并排序
manufacturer_counts <- OUI %>%
  left_join(mac_freq, by = "MAC") %>%
  replace_na(list(occurrences = 0)) %>%
  group_by(Manufacturer) %>%
  summarise(total_occurrences = sum(occurrences)) %>%
  arrange(desc(total_occurrences))

# 查看结构化结果
print(manufacturer_counts)

# 格式化输出为指定文本样式
cat(paste0(manufacturer_counts$Manufacturer, ": ", manufacturer_counts$total_occurrences, "\n"), sep = "")

输出结果 #

运行上述代码后，格式化输出如下：

Intel: 3
Apple: 1
Microsoft: 0

代码逻辑说明 #

• count(MAC)：统计Scanning中每个MAC地址的重复次数
• left_join：保留OUI中所有厂商数据，确保出现0次的厂商不会被遗漏
• replace_na：将未匹配到的MAC地址次数填充为0
• group_by + summarise：按厂商分组，汇总该厂商所有MAC地址的总出现次数
• arrange(desc(total_occurrences))：按总次数降序排序结果

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Delpux