将所有单词放在变量/数据框中，并计算单词在 R 中的 twitter 数据框中出现的次数 更新数据

如何解决将所有单词放在变量/数据框中，并计算单词在 R 中的 twitter 数据框中出现的次数 更新数据

所以我有 10k 条推文，我希望能够将我想要查找的所有单词放在一个变量中，并计算这些单词在所有推文中出现的次数。

我有这个，但我不想每次都复制和粘贴这两行，尤其是当我数到 50 个字时：

不是理想的代码：

import java.awt.BorderLayout;
import java.awt.Dimension;

import javax.swing.JFrame;
import javax.swing.JSplitPane;
import javax.swing.SwingUtilities;

public class JSplitPaneRight {

    public static void main(String[] args) {
        SwingUtilities.invokeLater(() -> {
            new JSplitPaneRight();
        });
    }
    
    public JSplitPaneRight() {
        initComponents();
    }
    
    public void initComponents() {
        JFrame frame = new JFrame("JSplitPane Right");
        frame.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE);
        
        frame.add(createSplitPane(),BorderLayout.CENTER);
        
        frame.pack();
        frame.setLocationByPlatform(true);
        frame.setVisible(true);
    }
    
    private JSplitPane createSplitPane( ) {
        JSplitPane splitpane = new JSplitPane();
        splitpane.setPreferredSize(new Dimension(640,480));
        int width = splitpane.getPreferredSize().width;
        System.out.println(width); // prints 0
        splitpane.setDividerLocation(width - 120);
        
        return splitpane;
    }

}

请帮我制作一个，我可以将所有单词放在一个框架中。

预期输出：

coffee    <- grepl("coffee",tweetsDF$text,ignore.case=TRUE)
sum(coffee) / nrow(text)

mug    <- grepl("mug",ignore.case=TRUE)
sum(mug) / nrow(text)

解决方法

我们可以使用 lapply 来做到这一点

out <- stack(lapply(setNames(words,words),function(x) 
      mean(grepl(x,tweetsDF$text,ignore.case = TRUE))))[2:1]
names(out) <- c("words","perc")

-输出

out
#   words perc
#1 coffee  0.4
#2    mug  0.6

更新

如果要检查的单词是基于文件名读取文件的，则通过循环遍历lapply中的文件名，将输出存储在list（'lst1'）中，然后得到sum 来自 grepl 的逻辑向量，它与 'text' 列中的相应文件名相匹配，stack 将其files <- c("coffee.csv","mug.csv") words <- tools::file_path_sans_ext(files) lst1 <- lapply(files,read.csv) out_lst <- Map(function(x,y) sum(grepl(y,x$text,ignore.case = TRUE)),lst1,words) names(out_lst) <- words out <- stack(out_lst) 匹配到一个两列的 data.frame

words <- c("coffee","mug")
tweetsDF <- data.frame(text = c("mug shot","mug2","coffee pot","mug3","coffee stand"))

数据

{{1}}