如何在R数据帧中找到零的逐行频率？

在数据分析中，我们需要非常小心重复值，因为可能有意输入重复值以在数据中产生偏差，并且该值也可能为零。当我们缺少数据并且数据收集器将丢失的值替换为零时，就会发生这种情况，这是错误的做法。为了找到R数据帧中零的逐行频率，我们可以使用以下语法将rowSums函数用于零值-

rowSums(“data_frame_name”==0)

请看以下数据帧-

示例

set.seed(189)
x1<-sample(0:1,20,replace=TRUE)
x2<-sample(0:5,20,replace=TRUE)
x3<-sample(0:2,20,replace=TRUE)
x4<-sample(0:1,20,replace=TRUE)
x5<-sample(0:5,20,replace=TRUE)
x6<-sample(0:10,20,replace=TRUE)
df1<-data.frame(x1,x2,x3,x4,x5,x6) df1

输出结果

  x1 x2  x3 x4 x5 x6
1  1  5  2   1  3  1
2  1  3  0   0  5  2
3  1  2  2  1  2   5
4  1  4  0  0  0   7
5  0  0  2  0  5   0
6  0  5  1  1  2   5
7  0  5  1  1  1   6
8  0  4  1  0  3   1
9  0  4  1  1  3   4
10 0  1  2  0  4   5
11 1 1  2  0   4   0
12 1  2  0  0  5   1
13 1  3  0  0  1   5
14 1  0  0  0  5   1
15 0 3  0  1  5   10
16 0 3  2  1  3    2
17 1 3  0  1  1    7
18 0 3  1  1  2    9
19 1 3  2  0 3     5
20 1 4  0  1 2     1

计算每行中的零数-

示例

df1$Zeros<-rowSums(df1==0)
df1

输出结果

x1 x2 x3 x4 x5 x6 Zeros
1 0 1 1 0 4 3 2
2 0 4 2 1 4 10 1
3 0 3 2 0 0 3 3
4 0 5 0 0 4 4 3
5 1 1 1 0 3 6 1
6 1 2 1 1 4 5 0
7 1 0 2 0 0 4 3
8 1 0 0 1 3 2 2
9 0 2 0 0 5 1 3
10 0 4 1 1 4 2 1
11 0 3 0 0 1 3 3
12 0 0 0 0 1 5 4
13 1 2 0 1 5 8 1
14 1 1 2 1 1 10 0
15 1 3 0 1 4 6 1
16 1 5 2 0 0 8 2
17 0 1 2 0 0 4 3
18 0 5 2 1 3 1 1
19 1 2 2 0 0 2 2
20 1 3 2 1 3 4 0

让我们看另一个例子-

示例

y1<-sample(0:2,20,replace=TRUE)
y2<-sample(0:1,20,replace=TRUE)
y3<-sample(0:5,20,replace=TRUE)
y4<-sample(0:4,20,replace=TRUE)
y5<-sample(0:1,20,replace=TRUE)
y6<-sample(0:5,20,replace=TRUE)
y7<-sample(0:10,20,replace=TRUE)
df2<-data.frame(y1,y2,y3,y4,y5,y6)
df2

输出结果

y1 y2 y3 y4 y5 y6
1 2 1 1 1 0 1
2 0 1 3 1 0 3
3 0 1 5 0 1 1
4 2 1 5 2 1 4
5 0 0 5 0 0 0
6 0 0 1 0 1 4
7 1 0 0 4 1 2
8 0 1 3 1 0 1
9 1 0 4 2 0 1
10 0 0 2 3 0 5
11 2 1 3 2 0 5
12 1 1 5 4 0 2
13 2 0 2 1 0 2
14 2 0 2 4 1 0
15 0 1 3 3 0 1
16 0 1 4 0 1 0
17 1 0 5 2 1 4
18 1 1 3 1 1 0
19 1 1 4 4 1 2
20 2 0 1 1 0 3

计算每行中的零数-

示例

df2$No_of_Zeros <-rowSums(df2==0) df2

输出结果

  y1 y2 y3 y4 y5 y6    No_of_Zeros
1  1  0  2   0  1 5 2
2  1  1  0   3 1 2  1
3  1  1 3    4 1 5 0
4  0  1  0   1 0 0 4
5  1  0  2   1 1 2 1
6  1  1  0   4 1 0 2
7  2  1  0   2 0 3 2
8  1  1  3   2 0 1 1
9  2  0  2   0 0 4 3
10 2  1  1   2 0 5 1
11 0  0  1   4 1 3 2
12 2  1  4   3 0 1 1
13 1  1  3   3 0 1 1
14 1  0  3   2 0 0 3
15 0  1  1   0 0 2 3
16 1  0  5   0 1 5 2
17 0  1 0    3 1 5 2
18 2  1 0    3 1 0 2
19 2  0 0    0 0 5 4
20 1  1 5    4 1 4 0