[R] Counting numbers in R

[Law, Jason]

You really need to read to read a tutorial on R.  But here's what I think you're trying to do:

d$censored <- d$Tm_ugL < 0.0002
table(d$censored)

Jason Law

-----Original Message-----
From: r-help-bounces at r-project.org [mailto:r-help-bounces at r-project.org] On Behalf Of Shane Carey
Sent: Thursday, October 03, 2013 9:27 AM
To: r-help at r-project.org
Subject: [R] Counting numbers in R

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",
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"585073W", "585074W", "585075W", "585076W", "585077W", "585078W",
"585079W", "585080W", "585082W", "585083W", "585085W", "585086W",
"585087W", "585088W", "585089W", "585090W", "585092W", "585093W",
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"585101W", "585102W", "585104W", "585106W", "585107W", "585108W",
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"585118W", "585119W", "585120W", "585121W", "585122W", "585123W",
"585125W", "585126W", "585127W", "585128W", "585129W", "585131W",
"585132W", "585133W", "585134W", "585135W", "585136W", "585137W",
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"585146W", "585148W", "585149W", "585150W", "585151W", "585152W",
"585153W", "585154W", "585155W", "585156W", "585158W", "585160W",
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"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",
"585505W", "585506W", "585507W", "585508W", "585509W", "585511W",
"585512W", "585513W", "585514W", "585515W", "585516W", "585519W",
"585520W", "585521W", "585522W", "585523W", "585524W", "585526W",
"585528W", "585529W", "585530W", "585531W", "585532W", "585533W",
"585534W", "585536W", "585537W", "585538W", "585539W", "585540W",
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"0.001017576", "0.000523945", "0.000729999", "0.000700889", "0.004372708",
"0.0010721", "0.005203322", "0.00180632", "0.000614454", "0.003935009",
"0.002946169", "0.001363085", "0.000413364", "0.000394261", "0.001080705",
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"0.000649978", "0.000531627", "0.004032346", "0.00084578", "0.000707181",
"0.00176177", "0.000724044", "0.000664402", "0.011373309", "0.002388706",
"0.000774438", "0.003342828", "0.002197908", "0.002795226", "0.000567306",
"0.001694292", "0.00166641", "0.001945432", "0.002895236", "0.001046278",
"0.002323907", "0.001420304", "0.001982192", "0.000677479", "0.000491854",
"0.001486234", "0.001277554", "0.003431615", "0.001142057", "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]]

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