Rが複数の条件の場合には

Question

私は次のような問題を抱えています。

マイデータ（の頭）は次のようになります。

tag.1 tag.2 tag.3 tag.4 tag.5 tag.6 tag.7 tag.8 tag.9 tag.10 Sex 

それが唯一の1と0

マイエム新しいテーブルを作成することですが含まれています。 1日の列に1があれば、m（= 0）とf（= 1）の両方について合計します。だから私は毎日特定の数の女性と男性を持っています。

私がそれを手伝ってくれればいいですか？

データ？私はここに私の行列を挿入する方法を知らない 出力？各samplingday

tag 1 tag 2 tag 3 tag 4 tag 5 tag 6 tag 7 tag 8 tag 9 tag 10 Sex 
1  1  0  0  0  0  0  0  0  0  0 0 
2  1  0  0  0  0  0  0  0  0  0 0 
3  1  0  0  0  0  0  0  0  0  0 0 
4  1  0  0  0  0  0  1  0  0  0 1 
5  1  0  0  0  0  0  0  0  0  0 1 
6  1  0  0  0  0  0  0  0  0  0 1 
7  1  0  0  0  0  0  0  0  0  0 1 
8  1  1  0  0  0  0  0  0  0  0 0 
9  1  0  0  0  0  0  0  0  0  0 0 
10  1  0  0  0  0  0  0  0  0  0 0 
11  1  0  0  0  0  0  0  0  0  0 1 
12  1  1  0  0  0  0  0  0  0  0 0 
13  1  0  0  0  0  0  0  0  0  0 0 
14  1  1  0  0  0  0  0  0  0  0 0 
15  1  0  0  0  0  0  0  0  0  0 0 
16  1  0  0  0  0  0  0  0  0  0 0 
17  1  0  0  1  0  0  0  0  0  0 0 
18  1  0  0  0  0  0  0  0  0  0 0 
19  1  0  1  0  0  0  0  0  0  0 0 
20  1  1  0  0  1  0  1  1  0  0 0 
21  1  0  0  0  0  0  0  0  0  0 0 
22  1  1  0  0  0  0  0  0  0  0 1 
23  1  0  0  0  0  0  0  0  0  0 0 
24  0  1  0  0  0  0  0  0  0  0 1 
25  0  1  0  0  0  0  0  0  0  0 1 
26  0  1  0  0  0  0  0  0  0  0 0 
27  0  1  0  0  1  0  0  0  0  0 0 
28  0  1  0  0  0  1  0  0  0  0 0 
29  0  1  0  0  0  0  0  0  0  0 0 
30  0  1  0  0  0  0  0  0  0  0 0 
31  0  1  0  1  0  0  0  0  0  0 0 
32  0  1  0  0  0  0  0  0  0  0 0 
33  0  1  0  0  0  0  0  0  0  0 0 
34  0  1  0  0  0  0  0  0  0  0 0 
35  0  1  0  0  0  0  0  0  0  0 1 
36  0  1  0  0  0  0  0  0  0  0 0 
37  0  1  0  0  0  0  0  0  0  0 0 
38  0  1  1  0  0  0  0  0  0  0 1 
39  0  1  1  1  1  1  0  0  0  0 0 
40  0  1  0  0  0  0  0  0  0  0 0 
41  0  1  0  0  0  0  0  0  0  0 1 
42  0  1  0  0  0  0  0  0  0  1 0 
43  0  1  0  0  0  0  0  0  0  0 0 
44  0  1  0  0  0  0  0  0  0  0 1 
45  0  1  0  0  0  0  0  0  0  0 0 
46  0  1  0  0  0  0  0  0  0  0 0 
47  0  1  0  0  0  0  0  0  0  0 1 
48  0  1  1  1  1  0  0  0  0  0 1 
49  0  0  1  1  1  0  0  0  0  0 0 
50  0  0  1  0  0  0  0  0  0  0 0 
51  0  0  1  1  0  0  0  0  0  0 0 
52  0  0  1  0  0  0  0  0  0  0 1 
53  0  0  1  1  1  0  1  0  0  0 0 
54  0  0  1  0  1  0  1  0  0  0 1 
55  0  0  1  0  0  1  0  1  0  0 0 
56  0  0  1  0  0  0  0  0  0  0 1 
57  0  0  1  0  0  0  0  1  0  0 1 
58  0  0  1  0  0  0  0  0  0  0 0 
59  0  0  1  0  0  0  0  0  0  0 0 
60  0  0  1  0  1  0  0  0  0  0 1 
61  0  0  0  1  0  0  0  0  0  0 0 
62  0  0  0  1  0  0  0  0  0  0 0 
63  0  0  0  1  0  0  0  0  0  0 1 
64  0  0  0  1  0  1  0  0  0  0 0 
65  0  0  0  1  0  0  0  0  0  0 1 
66  0  0  0  1  0  0  0  0  0  0 0 
67  0  0  0  1  0  0  0  0  0  0 1 
68  0  0  0  1  0  0  1  0  0  0 1 
69  0  0  0  1  0  0  0  0  0  0 0 
70  0  0  0  1  0  0  0  0  0  0 1 
71  0  0  0  1  0  0  0  0  0  0 1 
72  0  0  0  1  0  0  0  0  0  0 0 
73  0  0  0  0  1  1  1  0  0  0 1 
74  0  0  0  0  1  0  0  0  1  0 1 
75  0  0  0  0  1  0  0  0  0  0 1 
76  0  0  0  0  1  1  0  0  0  0 1 
77  0  0  0  0  1  0  0  0  0  0 1 
78  0  0  0  0  1  0  0  0  0  0 0 
79  0  0  0  0  1  1  1  1  0  0 0 
80  0  0  0  0  1  0  0  0  0  0 0 
81  0  0  0  0  1  0  0  0  0  0 0 
82  0  0  0  0  1  0  0  0  0  0 0 
83  0  0  0  0  1  1  0  0  0  0 0 
84  0  0  0  0  1  0  0  0  0  0 0 
85  0  0  0  0  1  0  0  0  1  1 1 
86  0  0  0  0  1  1  1  0  0  0 1 
87  0  0  0  0  1  0  0  0  0  0 0 
88  0  0  0  0  1  0  1  0  0  0 0 
89  0  0  0  0  1  0  1  0  0  0 1 
90  0  0  0  0  1  0  0  0  0  0 0 

Answer 1

あたりのオス/メスの合計を持つ新しいテーブル多分これはあなたを助けるでしょう。

私のダミーデータ：

df <- data.frame(tag1 = sample(0:1, 10, replace = T), 
       tag2 = sample(0:1, 10, replace = T), 
       tag3 = sample(0:1, 10, replace = T), 
       tag4 = sample(0:1, 10, replace = T), 
       sex = sample(0:1, 10, replace = T)) 

まず、（それはまだない場合）あなたの行列data.frameを行います

df <- as.data.frame(your_matrix) 

を、その後使用し、tidyr::gather、dplyr::group_byとdplyr::tally：

library(dplyr); library(tidyr) 

#make it "long" format 
df2 <- gather(df, key = "tag", value = "value", -sex) 

# tally by the grouping variables 
df2 %>% group_by(sex, tag) %>% tally() 

Source: local data frame [8 x 3] 
Groups: sex [?] 

    sex tag  n 
    <int> <chr> <int> 
1  0 tag1  6 
2  0 tag2  6 
3  0 tag3  6 
4  0 tag4  6 
5  1 tag1  4 
6  1 tag2  4 
7  1 tag3  4 
8  1 tag4  4