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フォーラムを検索しましたが、自分に役立つものは見つかりませんでした。ここには、1日の時間ごとに行ったことを記録した、ちょっとユニークなデータセットがあります。今のところ、すべてのユニークなエントリを見つけたいと思っています。たとえば、「sleep」エントリ、「homework」、「dinner」が100日ほどにわたってあり、そのときに行った可能性のあるすべてのこと、すべての一意のエントリを見つけたいだけです。

私はunique（data）を試しましたが、どこにも行きません。unique（data [、1]）を試しました。これを行うために「for」ループを作成する場合、リストをマージして、それらの一意性をさらに下げるにはどうすればよいですか？

> data[, 1]
 [1] morning prep  work          work          work          work         
 [6] work          work          work          work          homework     
[11] MNT           chat with Dan dinner        movie         movie        
[16] sleep         sleep         sleep         sleep         sleep        
[21] sleep         sleep         sleep         sleep                      
Levels:  chat with Dan dinner homework MNT morning prep movie sleep work

そして、そのクラスは「ファクター」です。ユニークはそれをうまく切り詰めますが、それでは、どのようにすれば、すべての日を組み合わせて、分析を行うために使用できる長い文字ベクトルにできますか？

sum(data=='sleep')

しかし、私のリストを使用すると、別の「for」ループを記述して、すべてを簡単に合計することができます...

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table関数を探しているだけだと思います。あなたの「ユニークな」要因を引き出し、一度に頻度を数えます：

myHomework <- data.frame(StuffIDid = c("morning prep", "work", "work", "work", 
                                       "work", "work", "work", "work", "work", 
                                       "homework", "MNT", "chat with Dan", 
                                       "dinner", "movie", "movie", "sleep", 
                                       "sleep", "sleep", "sleep", "sleep", 
                                       "sleep", "sleep", "sleep", "sleep"))
str(myHomework)
# 'data.frame':    24 obs. of  1 variable:
#  $ StuffIDid: Factor w/ 8 levels "chat with Dan",..: 5 8 8 8 8 8 8 8 8 3 ...
table(myHomework[, "StuffIDid"])
# 
# chat with Dan        dinner      homework           MNT  morning prep         movie 
#             1             1             1             1             1             2 
#         sleep          work 
#             9             8

または、次のようにdata.frame:

data.frame(table(myHomework[, "StuffIDid"]))
#            Var1 Freq
# 1 chat with Dan    1
# 2        dinner    1
# 3      homework    1
# 4           MNT    1
# 5  morning prep    1
# 6         movie    2
# 7         sleep    9
# 8          work    8
于 2012-12-05T07:07:32.170 に答える