如何在R语言中统计单列内各分类变量的出现总次数

前置准备 #

首先读入你的数据文件，以下以CSV格式为例，其他格式可对应替换为read.table、read_excel等匹配函数：

# 替换为你本地的实际文件路径
df <- read.csv("your_file_path.csv")

下文默认你要统计的列名为type，可自行替换为你数据中的实际列名。

方法1：基础R实现（无需第三方包） #

直接调用内置table()函数即可完成统计：

# 直接输出三类值的出现频次
table(df$type)

# 如果需要转为数据框格式方便后续处理
as.data.frame(table(df$type))

说明：默认会自动排除列中的缺失值，如果需要同时统计缺失值出现次数，可改为table(df$type, useNA = "always")

方法2：dplyr实现（tidyverse生态常用） #

适合已经在使用tidyverse做数据处理的场景：

# 首次使用先安装包，已安装可跳过
install.packages("dplyr")

# 加载包
library(dplyr)

# 统计频次
df %>% 
  count(type)

如果你的列中存在三类之外的其他值，可增加筛选步骤只统计指定分类：

df %>% 
  filter(type %in% c("supermarket", "grocery", "ball")) %>% 
  count(type)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ALEXANDER ABRAHAM