我想计算数据框每一行中满足多重OR条件的列数。
在数据框的前100列中，我有“代码”（即整数）。假设我想要数值为111,112或113的列数。
我试过
rowSums(mydata[,1:100]==111 | mydata[,1:100] == 112 | mydata[,1:100] == 113)
这行得通，但是由于我要检查的代码很多，所以我宁愿使用％in％语句，例如
rowSums(mydata[,1:100] %in% c(111,112,113))
但这不起作用，而且我找不到合适的语法。（我查看了有关％in％的其他问题，但没有找到解决我问题的答案。）
问题的第二部分是，如何在其他列上添加AND条件？就像是
rowSums(mydata[,1:100] %in% c(111,112,113) & mydata[,101:200] %in% c("a","b","c"))
？
该%in%运营商不工作data.frame。我们可以使用来遍历各列lapply/sapply/vapply并执行%in%。在获得a中的逻辑索引之后list，我们使用来获得元素级和（+）Reduce。这也将工作，即使有NA值%in%的用途match与参数nomatch=0L，同时==返回NA的NA值。
Reduce(`+`, lapply(mydata[1:5], `%in%` ,111:113))
#[1] 2 3 2 4 2 1 3 0 1 2 1 2 1 2 0 1 1 3 2 2
等于 rowSums
rowSums(mydata[1:5] ==111 | mydata[1:5] == 112 | mydata[1:5] == 113)
#[1] 2 3 2 4 2 1 3 0 1 2 1 2 1 2 0 1 1 3 2 2
对于问题的第二部分，我们可以构造&with Map，然后使用Reduce来获取+。
我们使用两个逻辑lists（lapply(mydata[1:5], ...)和lapply(mydata[6:10], ...)）作为的输入Map。在&将比较相应的list元素，并返回TRUE如果两者都TRUE否则FALSE返回单list。从那里，我们可以Reduce按照之前所述使用。
Reduce(`+`, Map(`&`, lapply(mydata[1:5], `%in%` ,111:113),
lapply(mydata[6:10], `%in%`, letters[1:3])))
#[1] 0 1 1 0 1 0 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 2 1 0
等效rowSums代码为
rowSums((mydata[1:5] ==111 | mydata[1:5] == 112 | mydata[1:5] == 113) &
(mydata[6:10]=='a' | mydata[6:10]=='b' | mydata[6:10]=='c'))
#[1] 0 1 1 0 1 0 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 2 1 0
注意：在这里，我创建了一个包含10列的小示例数据集。前5个为“数字”，其后为5个“字符”列。
set.seed(24)
mydata <- as.data.frame(matrix(sample(111:120, 5*20, replace=TRUE),
ncol=5))
set.seed(42)
mydata2 <- as.data.frame(matrix(sample(letters[1:10], 5*20,
replace=TRUE), ncol=5), stringsAsFactors=FALSE)
mydata <- cbind(mydata, mydata2)
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