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我有数据说明飓风轨迹穿过一系列“大门”。我将如何对其进行编码以输出 GateID，以及每个 GateID 在总数据帧中出现的次数？

track_id    day hour    month   year    rate    gate_id pres_inter  vmax_inter
9   10  0   7   1   9.6451E-06  2   97809   23.545
9   10  0   7   1   9.6451E-06  17  100170  13.843
10  3   6   7   1   9.6451E-06  2   96662   31.568
13  22  12  8   1   9.6451E-06  1   94449   48.466
13  22  12  8   1   9.6451E-06  17  96749   30.55
16  13  0   8   1   9.6451E-06  4   98702   19.205
16  13  0   8   1   9.6451E-06  16  98585   18.143
19  27  6   9   1   9.6451E-06  9   98838   20.053

header <- read.table(fname_in, nrows=1)
track <- read.table(fname_in, sep=',', skip=1)
colnames(track) <- c("ID", "day", "month", "year", "hour", "rate", "gate_id", "pres_inter", "vmax_inter")

我想我想计算每个gate_id的出现，也可能输出每个门的最大风（vmax_inter）等......

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完全读懂你的想法，因为你没有提供任何具体的内容。但是，如果GateID是您的数据框列之一，您可以使用from package获取每个唯一的计数GateID以及其他参数。countplyr

install.packages("plyr")
library("plyr")
count(mydf, vars = "GateID")

请参阅?count安装后了解更多详细信息。

对于您问题的第二部分，请参阅?aggregate并考虑公式界面。例如，

aggregate(gate_id ~ vmax_inter, data = mydf, FUN = max)

或类似的东西。顺便说一句，您可以将您的两个read.table步骤与“read.csv”结合起来

于 2012-11-19T21:27:01.407 回答