如何汇总布尔Matrix：保留唯一行并统计出现次数及rev列求和

嘿，我来帮你搞定这个问题！不管是最初的布尔矩阵去重统计次数，还是后来新增rev列后的分组求和，用R都能轻松实现，给你两种常用的方法参考：

一、初始需求：布尔矩阵保留唯一行并统计出现次数 #

先把你的示例矩阵转成可操作的对象：

# 构造初始布尔矩阵
mat <- matrix(c(
  TRUE, FALSE, FALSE, TRUE, FALSE,
  TRUE, TRUE, TRUE, FALSE, FALSE,
  TRUE, FALSE, FALSE, TRUE, TRUE,
  TRUE, TRUE, TRUE, FALSE, FALSE,
  TRUE, FALSE, FALSE, TRUE, FALSE
), nrow=5, byrow=TRUE, dimnames=list(1:5, c("A","B","C","D","E")))

方法1：用dplyr包（语法更直观） #

先加载dplyr，然后分组汇总：

library(dplyr)

as.data.frame(mat) %>%
  # 按所有列分组
  group_by(across(everything())) %>%
  # 统计每组行数，作为total列
  summarise(total = n(), .groups = "drop")

方法2：用Base R（无需额外安装包） #

把矩阵转成数据框后，用aggregate或者table处理：

df <- as.data.frame(mat)

# 用aggregate实现
agg_result <- aggregate(. ~ ., data=df, FUN=length)

# 或者用table转成数据框，重命名计数列
table_result <- as.data.frame(table(df))
colnames(table_result)[ncol(table_result)] <- "total"

运行后就能得到你想要的唯一行+出现次数的结果啦。

二、补充需求：新增rev列后，分组求和rev并统计次数 #

先构造你补充后的data.frame：

df_rev <- data.frame(
  A = c(TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE),
  B = c(FALSE, TRUE, FALSE, TRUE, FALSE),
  C = c(FALSE, TRUE, FALSE, TRUE, FALSE),
  D = c(TRUE, FALSE, TRUE, FALSE, TRUE),
  E = c(FALSE, FALSE, TRUE, FALSE, FALSE),
  rev = c(2, 3, 5, 2, 1)
)

方法1：dplyr实现（推荐） #

按A到E列分组，同时对rev求和、统计行数：

df_rev %>%
  # 按A-E列分组，也可以写成across(A:E)
  group_by(A, B, C, D, E) %>%
  summarise(
    rev = sum(rev),
    total = n(),
    .groups = "drop"
  )

方法2：Base R实现 #

用aggregate同时处理两个目标变量：

# 先给数据框新增一个临时的total列（值为1），再分组求和
base_result <- aggregate(cbind(rev, total) ~ A+B+C+D+E, 
                         data = transform(df_rev, total=1),
                         FUN = sum)

这样就能得到你要的：唯一行、rev列求和结果、以及每行出现次数的汇总表了。

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