这有点奇怪，我有一列 750 行，填充了从 1 到 10 的整数。我试图将这些数据视为3 行序列， 和数数每个序列出现的次数如下面的屏幕截图所示：
尝试在 Excel 中查找和计算 3 个单元格序列。A 列是观察列，具有 1-3 的整数值。I 列是所有观察到的 3 值序列的列表，J 列是观察到的每个序列的出现次数
A 列是观察列，在本例中为 1-3 之间的整数值。I 列列出了所有观察到的 3 值序列，J 列是观察到的每个序列的出现次数。I 列显示为文本值，但最好将该列分成 3 个单独的列；每个列对应序列中的每个值。
我正尝试将此作为创建二阶马尔可夫链观察矩阵的步骤。在之前的版本中，我只需要一个由 2 个值序列组成的一阶矩阵。我通过创建 100 列来实现这一点；每个可能的组合一列。然后在每一列的每一行中，我让单元格查看该行和其上方行的观察值（A 列），如果序列与该列的序列匹配，它将输出 1。最后，我对每一列求和，并使用该信息生成观察矩阵的计数。
我尝试使用单元格函数将其写成包含所有可能组合的大型网格，但很快发现这种方法行不通；1000 列 750 行会带来计算问题。我突然想到可能有一个简单的方法可以用 vba 来实现，但我不确定这是否可行。我已经开始自学了，但还有很多我不知道的东西。这是否可行，还是我在浪费时间？
我需要两个输出：我需要所有观察到的序列的列表。整数可能在 1-10 之间，但不是全部 10，或者所有 10 的组合都可能存在。我不需要未出现的组合。我还需要知道每个序列被观察到的次数。
我在 Windows 7 PC 上使用 Microsoft Excel 1010 运行此程序。我使用 Microsoft Excel 是因为它是我唯一的数学程序，也是我最喜欢的数学程序。
答案1
你不需要 Excel。首先，尝试一下这个在线 ngram 分析工具。
在文本字段中，尝试输入8 3 4 3 1 7 8 3 8 3 8。选择Using Frequency，并显示trigrams至少发生one次。
提交后，您将获得一个三元组列表及其频率。只需忽略只有一个或两个数字的行即可。
如果您需要动态和以编程方式实现此行为，我可以帮助您编写一个脚本，根据用户输入精确地执行此计算。
答案2
我忍不住想找到一个解决方案。我改用 R，因为它很有意义。代码如下，也可以在这里找到R-Fiddle
请注意，下面的代码有一个用于生成模拟数据的部分。实际上，您必须将其替换为实际数据，这些数据将存储在x代码中解释的名为的向量中。
如果您不关心未发生的观察，那么代码非常非常简单：
x <- c("01", "02", "03", "01", "02", "03", "01", "02 ", "03") # your Column A
n <- 3 # number of elements in each combination. configurable.
# create a vector with n-sized sequences of characters. (e.g. n = 3 -> "XX-YY-ZZ")
mydata <- x
for (i in 2:n) {
y <- c(x[-i], x[i])
mydata <- paste(mydata, y, sep="-")
}
# calculate the frequency of each observation and save into data table
frequencies <- data.frame(table(mydata))
head(frequencies)
输出将会类似如下内容：
mydata Freq
1 01-02-02 2
2 01-04-04 2
3 01-05-05 1
4 01-07-07 1
5 01-10-10 1
6 02-02-02 1
如果你确实想展示所有的可能性，代码就会有点混乱：
n <- 3 # number of elements in each combination. configurable.
# -----------------------------------------------------------------------------------#
# THIS PART SIMPLY GENERATES MOCK DATA. REPLACE WITH ACTUAL DATA #
# -----------------------------------------------------------------------------------#
universe <- 1:10 # your range of numbers
m <- 100 # number of rows in the mock data
# generate some mock data with a simple m-sized vector of numbers within 'universe'
set.seed(1337) # hardcode random seed so mock data can be reproduced
x <- sample(universe, m, replace=TRUE)
x <- formatC(x, width=nchar(max(universe)), flag=0) # pad our data with 0s as needed
# -----------------------------------------------------------------------------------#
# END OF MOCK DATA PART #
# -----------------------------------------------------------------------------------#
# At this point, you should have a variable x which contains a sequence of
# numbers stored as characters (text) e.g. "01" "04" "10" "04" "06"
# create a vector with n-sized sequences of characters. (e.g. n = 3 -> "XX-YY-ZZ")
mydata <- x
for (i in 2:n) {
y <- c(x[-i], x[i])
mydata <- paste(mydata, y, sep="-")
}
# calculate the frequency of each observation and save into data table
frequencies <- data.frame(table(mydata))
# generate all possible permutations and save them to a data table called
p <- as.matrix(expand.grid(replicate(n, universe, simplify=FALSE)))
p <- formatC(p, width=nchar(max(universe)), flag=0)
q <- apply(p, 1, paste, collapse="-")
permutations <- data.frame(q, stringsAsFactors=FALSE) # broken into separate step for nicer variable name in df
permutations$Freq <- 0 # fill with zeroes
permutations$Freq[match(frequencies$mydata, permutations$q)] <- frequencies$Freq
head(permutations)
输出结果如下：
q Freq
1 01-01-01 0
2 02-01-01 0
3 03-01-01 2
4 04-01-01 0
5 05-01-01 1
6 06-01-01 0
答案3
使用辅助列将数据以 3 组的形式连接起来，然后 a) 使用 countif 来计数序列。或 b) 使用数据透视表。
在单元格 B2 中放置=CONCATENATE(A2,",",A3,",",A4)并向下拖动（双击右下角）
countif 方法
然后输入=COUNTIF(B:B,I2)J2，您将得到总数，如下所示。
如果你不喜欢 0，那么就自动过滤。不过我猜你会使用比这更大的数据集，而且可能没有任何数据集。
数据透视表
更高级、更优雅的解决方案是使用数据透视表。在 B 列中使用相同的公式。
根据 A 列和 B 列中的表插入数据透视表。其中“行标签”作为 B 列，值作为 B 列的计数（不是总和）。
您不必输入要计算的序列，Excel 会自动找到 B 列中的所有内容。
此外，它是适用于任何长度的序列和任何数量的数字的通用解决方案（只需在 B 列中添加更多单元格即可）。此外，例如，在数据中查找 5 位数字序列：
1
2
3
4
5
5
4
3
2
1
重复 100 行得到：
小菜一碟。