[R] Counting numbers in R
Olivier Crouzet
olivier.crouzet at univ-nantes.fr
Thu Oct 3 18:58:57 CEST 2013
Hmmm....
Perhaps I did not understand anything but it seems to me that there
are no numbers in your data. These are character strings that you
must convert to numbers before you can identify your categories.
And also I clearly do not see any reason why you should use these
loops...
If I put your data into a data.frame called x:
> summary(x)
Analyte Tm_ugL
Length:2600 Length:2600
Class :character Class :character
Mode :character Mode :character
So you can't find what you're looking for anyway as there are no
numbers in it... You need to convert the Tm_ugL column to numeric. And
also (most of all I should say) I'm sure you don't need all these
loops...
Is this homework for a course ? This should not take more than 3/4
lines of code !
Olivier.
On Thu,
3 Oct 2013 17:27:28 +0100 Shane Carey <careyshan at gmail.com> wrote:
> Hi,
>
> I have a set of data and I need to find out how many points are below
> a certain value but R will not calculate this properly for me.
> Negative numbers seem to be causing the issue.
>
> This is my data:
> structure(list(Analyte = c("584501W", "584502W", "584504W", "584506W",
> "584507W", "584508W", "584509W", "584510W", "584511W", "584513W",
> "584514W", "584516W", "584517W", "584518W", "584519W", "584520W",
> "584521W", "584522W", "584523W", "584525W", "584526W", "584527W",
> "584528W", "584529W", "584530W", "584531W", "584532W", "584533W",
> "584534W", "584535W", "584536W", "584537W", "584539W", "584540W",
> "584543W", "584545W", "584546W", "584547W", "584548W", "584549W",
> "584550W", "584551W", "584552W", "584553W", "584554W", "584555W",
> "584556W", "584558W", "584561W", "584562W", "584563W", "584565W",
> "584566W", "584569W", "584570W", "584571W", "584572W", "584573W",
> "584574W", "584575W", "584577W", "584578W", "584579W", "584580W",
> "584581W", "584582W", "584584W", "584585W", "584586W", "584587W",
> "584588W", "584589W", "584590W", "584591W", "584592W", "584594W",
> "584595W", "584597W", "584599W", "584600W", "584601W", "584602W",
> "584603W", "584604W", "584606W", "584607W", "584610W", "584611W",
> "584612W", "584613W", "584614W", "584615W", "584616W", "584617W",
> "584618W", "584619W", "584620W", "584621W", "584622W", "584624W",
> "584625W", "584626W", "584627W", "584628W", "584629W", "584631W",
> "584632W", "584635W", "584636W", "584637W", "584638W", "584639W",
> "584642W", "584643W", "584644W", "584645W", "584647W", "584649W",
> "584650W", "584651W", "584652W", "584653W", "584655W", "584657W",
> "584658W", "584659W", "584660W", "584661W", "584662W", "584663W",
> "584665W", "584666W", "584667W", "584669W", "584670W", "584671W",
> "584672W", "584673W", "584674W", "584675W", "584676W", "584678W",
> "584681W", "584682W", "584683W", "584684W", "584685W", "584687W",
> "584688W", "584689W", "584691W", "584692W", "584693W", "584694W",
> "584695W", "584696W", "584697W", "584699W", "584700W", "584702W",
> "584703W", "584705W", "584706W", "584707W", "584708W", "584709W",
> "584710W", "584711W", "584713W", "584714W", "584715W", "584716W",
> "584717W", "584718W", "584720W", "584721W", "584722W", "584723W",
> "584726W", "584727W", "584728W", "584729W", "584730W", "584731W",
> "584732W", "584733W", "584734W", "584736W", "584737W", "584740W",
> "584741W", "584742W", "584743W", "584744W", "584745W", "584746W",
> "584747W", "584749W", "584751W", "584752W", "584753W", "584754W",
> "584755W", "584756W", "584757W", "584758W", "584759W", "584760W",
> "584762W", "584763W", "584764W", "584765W", "584766W", "584767W",
> "584768W", "584769W", "584772W", "584773W", "584775W", "584777W",
> "584779W", "584780W", "584781W", "584783W", "584784W", "584785W",
> "584786W", "584787W", "584788W", "584789W", "584790W", "584791W",
> "584792W", "584793W", "584795W", "584797W", "584798W", "584800W",
> "584802W", "584803W", "584804W", "584805W", "584806W", "584807W",
> "584808W", "584809W", "584810W", "584811W", "584812W", "584813W",
> "584814W", "584815W", "584816W", "584817W", "584818W", "584820W",
> "584821W", "584822W", "584823W", "584825W", "584826W", "584827W",
> "584828W", "584829W", "584830W", "584832W", "584833W", "584835W",
> "584836W", "584838W", "584839W", "584840W", "584841W", "584842W",
> "584843W", "584844W", "584845W", "584846W", "584847W", "584849W",
> "584850W", "584851W", "584853W", "584854W", "584855W", "584856W",
> "584857W", "584858W", "584859W", "584860W", "584861W", "584862W",
> "584863W", "584864W", "584865W", "584867W", "584868W", "584869W",
> "584871W", "584872W", "584873W", "584874W", "584875W", "584876W",
> "584877W", "584878W", "584880W", "584881W", "584882W", "584883W",
> "584885W", "584886W", "584887W", "584889W", "584891W", "584892W",
> "584893W", "584894W", "584895W", "584896W", "584897W", "584898W",
> "584900W", "584901W", "584903W", "584904W", "584906W", "584907W",
> "584909W", "584911W", "584913W", "584914W", "584915W", "584916W",
> "584918W", "584919W", "584920W", "584921W", "584922W", "584923W",
> "584924W", "584926W", "584928W", "584929W", "584930W", "584931W",
> "584932W", "584933W", "584934W", "584936W", "584937W", "584938W",
> "584939W", "584941W", "584943W", "584944W", "584946W", "584947W",
> "584948W", "584949W", "584950W", "584951W", "584952W", "584953W",
> "584954W", "584955W", "584957W", "584958W", "584960W", "584961W",
> "584963W", "584964W", "584965W", "584967W", "584968W", "584970W",
> "584971W", "584972W", "584973W", "584976W", "584977W", "584978W",
> "584979W", "584980W", "584981W", "584982W", "584983W", "584984W",
> "584985W", "584986W", "584987W", "584988W", "584989W", "584990W",
> "584991W", "584993W", "584994W", "584995W", "584996W", "584997W",
> "584999W", "585000W", "585001W", "585002W", "585003W", "585005W",
> "585006W", "585007W", "585008W", "585011W", "585012W", "585014W",
> "585015W", "585016W", "585017W", "585019W", "585020W", "585021W",
> "585022W", "585023W", "585024W", "585025W", "585026W", "585027W",
> "585028W", "585029W", "585031W", "585033W", "585035W", "585036W",
> "585037W", "585038W", "585039W", "585040W", "585041W", "585043W",
> "585044W", "585045W", "585046W", "585047W", "585049W", "585050W",
> "585051W", "585052W", "585055W", "585056W", "585057W", "585058W",
> "585059W", "585060W", "585061W", "585062W", "585063W", "585064W",
> "585065W", "585067W", "585068W", "585069W", "585070W", "585072W",
> "585073W", "585074W", "585075W", "585076W", "585077W", "585078W",
> "585079W", "585080W", "585082W", "585083W", "585085W", "585086W",
> "585087W", "585088W", "585089W", "585090W", "585092W", "585093W",
> "585094W", "585096W", "585097W", "585098W", "585099W", "585100W",
> "585101W", "585102W", "585104W", "585106W", "585107W", "585108W",
> "585109W", "585111W", "585113W", "585114W", "585116W", "585117W",
> "585118W", "585119W", "585120W", "585121W", "585122W", "585123W",
> "585125W", "585126W", "585127W", "585128W", "585129W", "585131W",
> "585132W", "585133W", "585134W", "585135W", "585136W", "585137W",
> "585139W", "585140W", "585141W", "585142W", "585143W", "585145W",
> "585146W", "585148W", "585149W", "585150W", "585151W", "585152W",
> "585153W", "585154W", "585155W", "585156W", "585158W", "585160W",
> "585161W", "585162W", "585163W", "585165W", "585166W", "585168W",
> "585169W", "585170W", "585171W", "585172W", "585173W", "585174W",
> "585175W", "585177W", "585178W", "585179W", "585180W", "585181W",
> "585182W", "585184W", "585185W", "585186W", "585187W", "585189W",
> "585190W", "585192W", "585193W", "585194W", "585195W", "585197W",
> "585198W", "585199W", "585200W", "585201W", "585202W", "585203W",
> "585204W", "585206W", "585207W", "585208W", "585210W", "585211W",
> "585212W", "585213W", "585214W", "585215W", "585216W", "585217W",
> "585218W", "585219W", "585220W", "585221W", "585222W", "585224W",
> "585226W", "585227W", "585228W", "585229W", "585231W", "585234W",
> "585235W", "585236W", "585237W", "585238W", "585239W", "585241W",
> "585242W", "585243W", "585244W", "585245W", "585247W", "585248W",
> "585249W", "585250W", "585251W", "585252W", "585253W", "585255W",
> "585257W", "585258W", "585259W", "585260W", "585261W", "585262W",
> "585263W", "585265W", "585266W", "585267W", "585269W", "585270W",
> "585271W", "585272W", "585273W", "585274W", "585275W", "585276W",
> "585278W", "585279W", "585280W", "585281W", "585282W", "585283W",
> "585284W", "585285W", "585287W", "585289W", "585291W", "585292W",
> "585293W", "585294W", "585295W", "585299W", "585300W", "585301W",
> "585302W", "585303W", "585305W", "585306W", "585307W", "585308W",
> "585310W", "585311W", "585313W", "585314W", "585315W", "585316W",
> "585317W", "585318W", "585320W", "585321W", "585322W", "585323W",
> "585324W", "585326W", "585327W", "585328W", "585329W", "585330W",
> "585331W", "585332W", "585333W", "585334W", "585336W", "585337W",
> "585339W", "585340W", "585341W", "585342W", "585343W", "585344W",
> "585345W", "585346W", "585347W", "585349W", "585350W", "585351W",
> "585352W", "585354W", "585355W", "585356W", "585357W", "585358W",
> "585359W", "585360W", "585363W", "585364W", "585365W", "585366W",
> "585367W", "585368W", "585371W", "585372W", "585373W", "585375W",
> "585377W", "585378W", "585379W", "585380W", "585381W", "585383W",
> "585384W", "585385W", "585387W", "585388W", "585389W", "585390W",
> "585391W", "585392W", "585395W", "585397W", "585398W", "585399W",
> "585400W", "585402W", "585403W", "585404W", "585405W", "585406W",
> "585407W", "585408W", "585409W", "585410W", "585411W", "585412W",
> "585413W", "585414W", "585415W", "585416W", "585418W", "585420W",
> "585421W", "585423W", "585425W", "585426W", "585427W", "585428W",
> "585429W", "585430W", "585432W", "585435W", "585436W", "585438W",
> "585439W", "585440W", "585441W", "585442W", "585443W", "585444W",
> "585445W", "585446W", "585447W", "585450W", "585451W", "585453W",
> "585454W", "585455W", "585456W", "585457W", "585458W", "585459W",
> "585460W", "585461W", "585462W", "585463W", "585465W", "585467W",
> "585468W", "585469W", "585471W", "585472W", "585473W", "585474W",
> "585475W", "585476W", "585477W", "585478W", "585480W", "585481W",
> "585482W", "585483W", "585485W", "585486W", "585487W", "585490W",
> "585491W", "585492W", "585493W", "585494W", "585495W", "585496W",
> "585497W", "585498W", "585500W", "585501W", "585503W", "585504W",
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> "0.002065289", "0.000825491", "0.000925508", "0.000913616",
> "0.001868473", "0.001826053", "0.001221936", "0.002615253",
> "0.00198233", "0.000654061", "0.001676624", "0.001221201",
> "0.000456194", "0.000841204", "0.005091102", "0.001521278",
> "0.00140408", "0.00356072", "0.001374545", "0.000975109",
> "0.001850532", "0.000490473", "0.001053579", "0.000547076",
> "0.001429506", "0.000989919", "0.00029281", "0.000864564",
> "0.002571375", "0.001410263", "0.002523124", "0.000843319",
> "0.000788548", "0.000942674", "0.000862536", "0.001145244",
> "0.000731401", "0.000922755", "0.00080113", "0.001147544",
> "0.000999559", "0.001002895", "0.001534572", "0.001124767",
> "0.00055331", "0.001453456", "0.001563662", "0.002073296",
> "0.001865843", "0.001249885", "0.002239018", "0.000909996",
> "0.002121782", "0.002524288", "0.001410567", "0.00208956",
> "0.000853813", "0.003419427", "0.002006391", "0.000549302",
> "0.000902927", "0.001930719", "0.00167763", "0.002530737",
> "0.003240916", "0.001839864", "0.001413561", "0.001725875",
> "0.001846509", "0.003881131", "0.000861918", "0.000663578",
> "0.002255887", "0.000871992", "0.001004718", "0.001688389",
> "0.003073294", "0.000949486", "0.001302246", "0.000464419",
> "0.001215565", "0.003880833", "0.001844661", "0.003083818",
> "0.002076196", "0.003507372", "0.002746735", "0.001611621",
> "0.001053223", "0.001772452", "0.001441064", "0.002639818",
> "0.003257066", "0.002662365", "0.004859482", "0.00349962",
> "0.001242116", "0.002071981", "0.001188572", "0.002338708",
> "0.002206605", "0.001728737", "0.001522004", "0.001383648",
> "0.00098972", "0.004487214", "0.000812133", "0.001113718",
> "0.002843833", "0.001116469", "0.001460217", "0.001338645",
> "0.001437048", "0.003548891", "0.001054238", "0.001435734",
> "0.008424636", "0.003766785", "0.003005459", "0.002083674",
> "0.003384797", "0.001496615", "0.002147265")), .Names = c("Analyte",
> "Tm_ugL" ), na.action = structure(3495L, .Names = "3498", class =
> "omit"), row.names = 4:2603, class = "data.frame")
>
> This is my matrix for storing the data:
>
> A_Censored<-matrix(A[,two],nrow(A),two)
>
> This is my for loop for assessing whether it is above or below a
> certain value (A_LLD<-0.0002):
>
> for (i in one:nrow(A))
> if (A[i,two]<=A_LLD)
> {
> (A_Censored[i,two]<-"TRUE")
> }else
> A_Censored[i,two]<-"FALSE"
>
>
>
> And this is my count function
>
> LLD_Count<- function(Element_List)
> {Element_List<-na.omit(Element_List)
> Count<-0
> for (i in one:nrow(Element_List))
> if (Element_List[i,two]=="TRUE")
> Count<-Count+one
> Count_perc<-(Count/length(Element_List[,two])*hundred)
> LLD_Output<-data.frame(Count,Count_perc)
> colnames(LLD_Output)<-c("N below LLD","Pecent below LLD")
> return(LLD_Output)
> }
>
> Im really stuck and your help be greatly appreciated.
> Thanks
>
> --
> Shane
>
> [[alternative HTML version deleted]]
>
> ______________________________________________
> R-help at r-project.org mailing list
> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help
> PLEASE do read the posting guide
> http://www.R-project.org/posting-guide.html and provide commented,
> minimal, self-contained, reproducible code.
--
Olivier Crouzet, PhD
Laboratoire de Linguistique -- EA3827
Université de Nantes
Chemin de la Censive du Tertre - BP 81227
44312 Nantes cedex 3
France
phone: (+33) 02 40 14 14 05 (lab.)
(+33) 02 40 14 14 36 (office)
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