我正在尝试计算 25 年来数据框中每个“场景”(0 到 9)的出现次数。 基本上，我对名为 0 到 9 的场景进行了 10000 次模拟，每个场景都有一个发生的概率。
我的数据框太大，无法粘贴到此处，但这是预览:
simulation=as.data.frame(replicate(10000,sample(c(0:9),size=25,replace=TRUE,prob=prob)))
simulation2=transpose(simulation)
注意** prob 是一个向量，具有观察每个场景的概率
v1 v2 v3 v4 v5 v6 ... v25
1 0 0 4 0 2 0 9
2 1 0 0 2 3 0 6
3 0 4 6 2 0 0 0
4
...
10000
这是我迄今为止尝试过的:
for (i in c(1:25)){
for (j in c(0:9)){
f=sum(simulation2[,i]==j);
vect_f=c(vect_f,f)
}
vect_f=as.data.frame(vect_f)
}
如果我省略“for (i in c(1:25))”，这将返回所需输出的右侧第一列。现在我正试图在 25 年内复制这一点。当我输入第二个“for”时，我没有得到所需的输出。
输出应如下所示:
(Year) 1 2 3 4 5 6 ... 25
(Scenario)
0 649
1 239
...
9 11
649 是第一年在我的 10 000 次模拟中观察到“场景 0”的次数。
感谢您的帮助
最佳答案
我们可以使用表格
sapply(simulation2, table)
# V1 V2 V3 V4 V5 .....
#0 1023 1050 994 1016 1022 .....
#1 1050 968 950 1001 981 .....
#2 997 969 1004 999 949 .....
#3 1031 977 1001 993 1009 .....
#4 1017 1054 1020 1003 985 .....
#......
如果列中缺少某些值，我们可以将数字转换为包括所有级别的因子
sapply(simulation2, function(x) table(factor(x, levels = 0:9)))
关于r - 如何计算大型数据集中出现的次数，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/56784024/