来自 data.frame 列的列联表
Contingency tables from data.frame columns
我正在尝试根据我的数据集创建 4 向意外事件 table。
我的数据集如下所示：
a <- c(1, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1)
b <- c(1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1)
group1 <- sample(letters[25:26], 12, replace = T)
group2 <- sample(letters[7:10], 12, replace = T)
df <- data.frame(a, b, group1, group2)
我尝试使用 aggregate 函数。创建3路应急时一切正常table
aggregate(cbind(a, b) ~ group1, data = df, FUN = table)
group1 a.0 a.1 b.0 b.1
1 y 3 4 3 4
2 z 2 3 2 3
但是，当添加第二个分组变量时，输出令人困惑且不合需要。
aggregate(. ~ group1 + group2, data = df, FUN = table)
group1 group2 a b
1 y g 3 3
2 z g 1 1
3 z h 1 1
4 y i 1 1
5 z i 1 1
6 y j 2, 1 3
7 z j 1, 1 1, 1
由于我的原始数据集非常大，我希望能有一些优雅而自动的方法来处理它。 T
不清楚预期的输出。也许我们需要 melt/dcast
library(data.table)
dcast(melt(setDT(df), id.var = c("group1", "group2")),
group1 + group2 ~variable + value, length)
或使用 recast（来自 reshape2 的 melt/dcast 的包装器）
library(reshape2)
recast(df, measure.var = c("a", "b"), ... ~ variable + value, length)
# group1 group2 a_0 a_1 b_0 b_1
#1 y g 1 4 3 2
#2 y h 1 0 1 0
#3 y j 1 1 0 2
#4 z g 2 0 0 2
#5 z i 0 1 0 1
#6 z j 0 1 1 0
OP 的 aggregate 给出了这个输出
aggregate(. ~ group1 + group2, data = df, FUN = table)
# group1 group2 a b
#1 y g 1, 4 3, 2
#2 z g 2 2
#3 y h 1 1
#4 z i 1 1
#5 y j 1, 1 2
#6 z j 1 1
如果我们希望 aggregate 获得两个 levels，则转换为指定 levels 的 factor 并执行 table
do.call(data.frame, aggregate(cbind(a, b) ~ group1 + group2, data = df,
FUN = function(x) table(factor(x, levels = 0:1))))
# group1 group2 a.0 a.1 b.0 b.1
#1 y g 1 4 3 2
#2 z g 2 0 0 2
#3 y h 1 0 1 0
#4 z i 0 1 0 1
#5 y j 1 1 0 2
#6 z j 0 1 1 0
如果我们想要所有的组合，dcast中有drop = FALSE
dcast(melt(setDT(df), id.var = c("group1", "group2")), group1 + group2 ~
variable + value, length, drop = FALSE)
或在recast
recast(df, measure.var = c("a", "b"), ... ~ variable + value, length, drop = FALSE)
注意：sample 没有 set.seed，因此此处显示的输出将不同于 OP 的输出
可能有点复杂，但也许有帮助，据我所知，您只是想数数，所以这可能会有所帮助：
#Creating data
a <- c(1, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1)
b <- c(1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1)
group1 <- sample(letters[25:26], 12, replace = T)
group2 <- sample(letters[7:10], 12, replace = T)
df <- data.frame(a, b, group1, group2)
# Counting variable a and b seperatly in a data frame
counta <- xtabs( ~ group1 + group2 + a, data = df)
countb <- xtabs( ~ group1 + group2 + b, data = df)
df.a <- data.frame(counta)
df.b <- data.frame(countb)
#Now merging the data.frames:
result.df <- merge(df.a, df.b, by.x= c("group1", "group2"),by.y=c("group1", "group2"), all = TRUE)
# Result Looks like this:
result.df
# group1 group2 a Freq.x b Freq.y
# 1 y g 0 2 0 1
# 2 y g 0 2 1 1
# 3 y g 1 0 0 1
# 4 y g 1 0 1 1
# 5 y h 0 1 0 0
# 6 y h 0 1 1 1
# 7 y h 1 0 0 0
# 8 y h 1 0 1 1
# 9 y i 0 1 0 2
# 10 y i 0 1 1 1
# 11 y i 1 2 0 2
# 12 y i 1 2 1 1
# 13 y j 0 0 0 0
# 14 y j 0 0 1 0
# 15 y j 1 0 0 0
# 16 y j 1 0 1 0
# 17 z g 0 0 0 1
# 18 z g 0 0 1 0
# 19 z g 1 1 0 1
# 20 z g 1 1 1 0
# 21 z h 0 0 0 1
# 22 z h 0 0 1 1
# 23 z h 1 2 0 1
# 24 z h 1 2 1 1
# 25 z i 0 1 0 0
# 26 z i 0 1 1 1
# 27 z i 1 0 0 0
# 28 z i 1 0 1 1
# 29 z j 0 0 0 0
# 30 z j 0 0 1 2
# 31 z j 1 2 0 0
# 32 z j 1 2 1 2
我正在尝试根据我的数据集创建 4 向意外事件 table。 我的数据集如下所示：
a <- c(1, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1)
b <- c(1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1)
group1 <- sample(letters[25:26], 12, replace = T)
group2 <- sample(letters[7:10], 12, replace = T)
df <- data.frame(a, b, group1, group2)
我尝试使用 aggregate 函数。创建3路应急时一切正常table
aggregate(cbind(a, b) ~ group1, data = df, FUN = table)
group1 a.0 a.1 b.0 b.1
1 y 3 4 3 4
2 z 2 3 2 3
但是，当添加第二个分组变量时，输出令人困惑且不合需要。
aggregate(. ~ group1 + group2, data = df, FUN = table)
group1 group2 a b
1 y g 3 3
2 z g 1 1
3 z h 1 1
4 y i 1 1
5 z i 1 1
6 y j 2, 1 3
7 z j 1, 1 1, 1
由于我的原始数据集非常大，我希望能有一些优雅而自动的方法来处理它。 T
不清楚预期的输出。也许我们需要 melt/dcast
library(data.table)
dcast(melt(setDT(df), id.var = c("group1", "group2")),
group1 + group2 ~variable + value, length)
或使用 recast（来自 reshape2 的 melt/dcast 的包装器）
library(reshape2)
recast(df, measure.var = c("a", "b"), ... ~ variable + value, length)
# group1 group2 a_0 a_1 b_0 b_1
#1 y g 1 4 3 2
#2 y h 1 0 1 0
#3 y j 1 1 0 2
#4 z g 2 0 0 2
#5 z i 0 1 0 1
#6 z j 0 1 1 0
OP 的 aggregate 给出了这个输出
aggregate(. ~ group1 + group2, data = df, FUN = table)
# group1 group2 a b
#1 y g 1, 4 3, 2
#2 z g 2 2
#3 y h 1 1
#4 z i 1 1
#5 y j 1, 1 2
#6 z j 1 1
如果我们希望 aggregate 获得两个 levels，则转换为指定 levels 的 factor 并执行 table
do.call(data.frame, aggregate(cbind(a, b) ~ group1 + group2, data = df,
FUN = function(x) table(factor(x, levels = 0:1))))
# group1 group2 a.0 a.1 b.0 b.1
#1 y g 1 4 3 2
#2 z g 2 0 0 2
#3 y h 1 0 1 0
#4 z i 0 1 0 1
#5 y j 1 1 0 2
#6 z j 0 1 1 0
如果我们想要所有的组合，dcast中有drop = FALSE
dcast(melt(setDT(df), id.var = c("group1", "group2")), group1 + group2 ~
variable + value, length, drop = FALSE)
或在recast
recast(df, measure.var = c("a", "b"), ... ~ variable + value, length, drop = FALSE)
注意：sample 没有 set.seed，因此此处显示的输出将不同于 OP 的输出
可能有点复杂，但也许有帮助，据我所知，您只是想数数，所以这可能会有所帮助：
#Creating data
a <- c(1, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1)
b <- c(1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1)
group1 <- sample(letters[25:26], 12, replace = T)
group2 <- sample(letters[7:10], 12, replace = T)
df <- data.frame(a, b, group1, group2)
# Counting variable a and b seperatly in a data frame
counta <- xtabs( ~ group1 + group2 + a, data = df)
countb <- xtabs( ~ group1 + group2 + b, data = df)
df.a <- data.frame(counta)
df.b <- data.frame(countb)
#Now merging the data.frames:
result.df <- merge(df.a, df.b, by.x= c("group1", "group2"),by.y=c("group1", "group2"), all = TRUE)
# Result Looks like this:
result.df
# group1 group2 a Freq.x b Freq.y
# 1 y g 0 2 0 1
# 2 y g 0 2 1 1
# 3 y g 1 0 0 1
# 4 y g 1 0 1 1
# 5 y h 0 1 0 0
# 6 y h 0 1 1 1
# 7 y h 1 0 0 0
# 8 y h 1 0 1 1
# 9 y i 0 1 0 2
# 10 y i 0 1 1 1
# 11 y i 1 2 0 2
# 12 y i 1 2 1 1
# 13 y j 0 0 0 0
# 14 y j 0 0 1 0
# 15 y j 1 0 0 0
# 16 y j 1 0 1 0
# 17 z g 0 0 0 1
# 18 z g 0 0 1 0
# 19 z g 1 1 0 1
# 20 z g 1 1 1 0
# 21 z h 0 0 0 1
# 22 z h 0 0 1 1
# 23 z h 1 2 0 1
# 24 z h 1 2 1 1
# 25 z i 0 1 0 0
# 26 z i 0 1 1 1
# 27 z i 1 0 0 0
# 28 z i 1 0 1 1
# 29 z j 0 0 0 0
# 30 z j 0 0 1 2
# 31 z j 1 2 0 0
# 32 z j 1 2 1 2