总结一个因素的计数 [英] summarizing counts of a factor with dplyr

问题描述

我想通过列（所有者）对数据帧进行分组，并在每次观察时输出一个具有每种类型因子的计数的新数据帧。真实的数据框架相当大，有10个不同的因素。

以下是一些示例输入：

  library（dplyr）
 df = tbl_df（data.frame（owner = c（0,0,1,1））obs1 = c（quiet，loud ，quiet，loud），obs2 = c（loud，loud，quiet，quiet）））
 
 owner obs1 obs2 
 1 0 quiet大声
 2 0响亮大声
 3 1安静安静
 4 1大声安静
  

我正在寻找这样的输出：

  out = data.frame（owner = c（0 ，0，1，1），观察= c（obs1，obs2，obs1，obs2），quiet = c（1,0,1,2） = c（1，2，1，0））
 
所有者观察安静大声
 1 0 obs1 1 1 
 2 0 obs2 0 2 
 3 1 obs1 1 1 
 4 1 obs2 2 0 
  

熔化让我中途：

  melt = tbl_df（melt（df，id = c（owner）））
 
 er变量
 1 0 obs1 quiet 
 2 0 obs1 loud 
 3 1 obs1 quiet 
 4 1 obs1 loud 
 5 0 obs2 loud 
 6 0 obs2大声
 7 1 obs2 quiet 
 8 1 obs2 quiet 
  

但是最后的是什么步？如果'value'是一个数字，我会去：

  fusion％>％group_by（owner，variable）％  ％summary（count = sum（value））
  

非常感谢！

解决方案

您可以使用 tidyr 与 dplyr

 库（dplyr）
库（tidyr）
 
 df％> ％
收集（观察，Val，obs1：obs2）％>％
 group_by（所有者，观察，Val）％>％
总结（n = n（））％> ％
 ungroup（）％>％
 spread（Val，n，fill = 0）
  

其中输出

 ＃所有者观察大声安静
＃1 0 obs1 1 1 
＃2 0 obs2 2 0 
＃3 1 obs1 1 1 
＃4 1 obs2 0 2 
  

I want to group a data frame by a column (owner) and output a new data frame that has counts of each type of a factor at each observation. The real data frame is fairly large, and there are 10 different factors.

Here is some example input:

library(dplyr)
df = tbl_df(data.frame(owner=c(0,0,1,1), obs1=c("quiet", "loud", "quiet", "loud"), obs2=c("loud", "loud", "quiet", "quiet")))

  owner  obs1  obs2
1     0 quiet  loud
2     0  loud  loud
3     1 quiet quiet
4     1  loud quiet

I was looking for output that looks like this:

out = data.frame(owner=c("0", "0", "1", "1"), observation=c("obs1", "obs2", "obs1", "obs2"), quiet=c(1, 0, 1, 2), loud=c(1, 2, 1, 0))

  owner observation quiet loud
1     0        obs1     1    1
2     0        obs2     0    2
3     1        obs1     1    1
4     1        obs2     2    0

Melting gets me partway there:

melted = tbl_df(melt(df, id=c("owner")))

  owner variable value
1     0     obs1 quiet
2     0     obs1  loud
3     1     obs1 quiet
4     1     obs1  loud
5     0     obs2  loud
6     0     obs2  loud
7     1     obs2 quiet
8     1     obs2 quiet

But what's the last step? If 'value' was a numeric, I'd just go:

melted %>% group_by(owner, variable) %>% summarise(counts=sum(value))

Thanks so much!

解决方案

You could use tidyr with dplyr

library(dplyr)
library(tidyr)

 df %>%
 gather(observation, Val, obs1:obs2) %>% 
 group_by(owner,observation, Val) %>% 
 summarise(n= n()) %>%
 ungroup() %>%
 spread(Val, n, fill=0)

which gives the output

  #    owner observation loud quiet
  #1     0        obs1    1     1
  #2     0        obs2    2     0
  #3     1        obs1    1     1
  #4     1        obs2    0     2

这篇关于总结一个因素的计数的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！