统计每个字符在整个数据集中出现的次数

你可以使用 strsplit 和 table :

df <- data.frame(ColumnA=c('Testing', '1231'),
                 ColumnB=c('This', '1231'))

table(tolower(unlist(sapply(df, strsplit, ''))))
# 1 2 3 e g h i n s t 
# 4 2 2 1 1 1 2 1 2 3 

这并没有区分小写和大写字母,所有字母都改为小写。如果您想进行区分,请删除 tolower() 作用

这是否有效:

data.frame(table(strsplit(toupper(paste0(apply(df, 2, paste0, collapse = ''), collapse = '')), split = '')))
   Var1 Freq
1     1    4
2     2    2
3     3    2
4     E    1
5     G    1
6     H    1
7     I    2
8     N    1
9     S    2
10    T    3

这几乎与其他两个答案相似(由Karthik和Robert提出),但

1. 这不使用apply函数族和
2. 使用管道以提高可读性。

基准R-

df |> 
  as.matrix() |>
  strsplit('') |>
  unlist() |>
  tolower() |>
  table() |>
  stack() |>
  (\(d) setNames(d[2:1], c('character', 'count')))()

#   character count
#1          1     4
#2          2     2
#3          3     2
#4          e     1
#5          g     1
#6          h     1
#7          i     2
#8          n     1
#9          s     2
#10         t     3

自从你标记 tidyverse 同样的答案用 潮韵诗 功能。

library(tidyverse)

df %>%
  as.matrix() %>%
  str_split('') %>%
  flatten_chr() %>%
  tolower() %>%
  table() %>%
  enframe(name = "character", value = "count") %>%
  mutate(count = as.numeric(count))

library(tidyverse)
df %>%
  pivot_longer(everything()) %>%
  separate_rows(value, sep = "(?<!^)(?!$)") %>%
  group_by(char = tolower(value)) %>%
  summarise(N = n())
# A tibble: 10 × 2
   char      N
   <chr> <int>
 1 1         4
 2 2         2
 3 3         2
 4 e         1
 5 g         1
 6 h         1
 7 i         2
 8 n         1
 9 s         2
10 t         3

你可以使用 tidytext :

library(tidytext)
library(tidyr)
library(dplyr)

df %>%
  pivot_longer(everything()) %>% 
  unnest_tokens(value, value, token = "characters") %>% 
  count(value)

输出

# A tibble: 10 × 2
   value     n
   <chr> <int>
 1 1         4
 2 2         2
 3 3         2
 4 e         1
 5 g         1
 6 h         1
 7 i         2
 8 n         1
 9 s         2
10 t         3