如何在R中统计data.frame里YES与NO的词频

注意：你提供的示例数据中第5条的YES取值末尾附带多余空格，直接统计会被识别为独立类别造成计数偏差，所有方法第一步都需要先用trimws()清除字符串前后的空白字符。

方法1：基础R 原生table()函数实现 #

• 代码步骤：
  1. 清洗Answer列的多余空白：
     df$Answer <- trimws(df$Answer)
  2. 直接调用table完成计数：
     table(df$Answer)
     运行后控制台输出效果和你给出的示例完全一致：

  YES  NO 
    4   2 
  

  如果发现输出的类别顺序错位（NO排在YES前面），可以手动指定因子水平修正：
  table(factor(df$Answer, levels = c("YES", "NO")))

方法2：tidyverse生态写法 #

• 需提前加载对应包：
  library(dplyr)
library(tidyr)
• 链式操作完成全流程处理：

  df %>% 
    # 清除Answer列的多余空格
    mutate(Answer = trimws(Answer)) %>% 
    # 按Answer的类别分组计数
    count(Answer, name = "cnt") %>% 
    # 转换为横向单行的宽表格式
    pivot_wider(names_from = Answer, values_from = cnt)
  

  输出结果为标准data.frame结构，列名和计数结果完全匹配预期。

方法3：逻辑判断直接计数（可控性最高） #

• 无需依赖第三方包，手动指定列名可以完全避免顺序错位问题：

  # 先清洗字符串
  cleaned_answer <- trimws(df$Answer)
  # 计算每个类别的计数并生成结果表
  result <- data.frame(
    YES = sum(cleaned_answer == "YES"),
    NO = sum(cleaned_answer == "NO")
  )
  

  直接运行result即可得到和示例完全一致的输出效果。

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