当列B>100时，计数列A相同数值的数量

要计算在满足列B大于100的条件下，列A中相同数值的数量，可以使用以下代码：

# 创建一个数据框（示例数据）
df <- data.frame(A = c(120, 80, 150, 90, 200),
                 B = c(150, 200, 80, 120, 90))

# 使用逻辑表达式进行子集选择，并计算满足条件的数量
count <- sum(df$B > 100 & duplicated(df$A))

# 打印结果
print(count)

在上述代码中，我们首先创建了一个数据框 `df`，其中包含了两列名为 `A` 和 `B` 的数据。然后，我们使用逻辑表达式 `df$B > 100` 来判断列B中的元素是否大于100，并使用逻辑表达式 `duplicated(df$A)` 来判断列A中的元素是否为重复值。接着，我们将这两个逻辑表达式进行与运算 `&`，得到满足条件的逻辑向量。最后，我们使用 `sum()` 函数对满足条件的逻辑向量进行求和，得到满足条件的数量。

如果你有一个更大的数据集，你可以将上述代码应用于你的数据框，并得到满足条件的数量。

相关问题

当列B>100时，计数列A，

要计算满足列B大于100的条件下，列A的数量，你可以使用以下代码：

# 创建一个数据框（示例数据）
df <- data.frame(A = c(120, 80, 150, 90, 200),
                 B = c(150, 200, 80, 120, 90))

# 使用逻辑表达式进行子集选择，并计算满足条件的数量
count <- sum(df$A[df$B > 100])

# 打印结果
print(count)

在上述代码中，我们首先创建了一个数据框 `df`，其中包含了两列名为 `A` 和 `B` 的数据。然后，我们使用逻辑表达式 `df$B > 100` 来判断每个元素是否满足大于100的条件，并将这个逻辑向量作为索引应用于列A `df$A`，得到满足条件的值。最后，我们使用 `sum()` 函数对满足条件的值进行求和，得到满足条件的数量。

如果你有一个更大的数据集，你可以将上述代码应用于你的数据框，并得到满足条件的数量。

计数列A，当列B>100时

要计算满足列B大于100的条件下，列A的数量，可以使用以下代码：

# 创建一个数据框（示例数据）
df <- data.frame(A = c(120, 80, 150, 90, 200),
                 B = c(150, 200, 80, 120, 90))

# 计算满足条件的数量
count <- sum(df$B > 100)

# 打印结果
print(count)

在上述代码中，我们首先创建了一个数据框 `df`，其中包含了两列名为 `A` 和 `B` 的数据。然后，我们使用逻辑表达式 `df$B > 100` 来判断每个元素是否满足大于100的条件，得到一个逻辑向量。最后，我们使用 `sum()` 函数对逻辑向量进行求和，得到满足条件的数量。

如果你有一个更大的数据集，你可以将上述代码应用于你的数据框，并得到满足条件的数量。