R中定量数据的双向频率分布table

Two-way frequency distribution table for a quantitive data in R

我很难为树直径-高度数据创建双向频率分布 table。我有一个如下所示的数据集

dbh(cm) tht(m)
3   53.35
19  13.37
27  16.53
22  17.8
9   8.33
10  8.76
24  15.62
44  30.3
17  14.91
10  8.93

我需要为此数据创建一个频率分布 table,两列都为 classes。我的 class 界限就像,

直径:

8 - 11.9
12 - 15.9
16 - 19.9 and so.

身高:

3 - 4.9
5 - 6.9
7 - 8.9 and so.

所以我有数千行数据,总结每个频率本身是一件很痛苦的事情。我写了以下几行(dbh代表直径,tht代表高度);

> data <- read.csv('data.csv')
> diameter <- data$dbh
> range(diameter)
[1]  6.0 60.5
> breaks <- seq(6, 61, by=4)
> diameter.cut <- cut(diameter, breaks, right = FALSE)
> diameter.frq <- table(diameter.cut)
> cbind(diameter.frq)
        diameter.frq
[6,10)            35
[10,14)           77
[14,18)           59
[18,22)           25
[22,26)           25
[26,30)           51
[30,34)           38
[34,38)           28
[38,42)           21
[42,46)           22
[46,50)           14
[50,54)            2
[54,58)            6
> 

我可以对树高 (tht) 做同样的事情。但问题是如何创建 'cross frequence table'

例如:[6,10)直径class有35棵树。但是我需要将这35棵树分配到每个高度class。假设这些树中有 12 棵属于 [3,5) 高度 class,其中 8 棵属于 [5,7)...等等

P.S:我是 R 的新手。所以我的问题可能看起来很虚,但在我 post 到这里之前我真的在网上搜索过。我很抱歉。

你是这个意思吗?调整你的代码后,我得到了...

library(dplyr)

df %>%
  mutate(diameter.cm = cut(diameter.cm, seq(range(diameter.cm)[1], range(diameter.cm)[2]+4, by=4), right = F),
         height.m = cut(height.m, seq(range(height.m)[1], range(height.m)[2]+2, by=2), right = F)) %>%
  group_by(diameter.cm, height.m) %>%
  tally()

输出为:

  diameter.cm height.m        n
1 [3,7)       [52.3,54.3)     1
2 [7,11)      [8.33,10.3)     3
3 [15,19)     [14.3,16.3)     1
4 [19,23)     [12.3,14.3)     1
5 [19,23)     [16.3,18.3)     1
6 [23,27)     [14.3,16.3)     1
7 [27,31)     [16.3,18.3)     1
8 [43,47)     [28.3,30.3)     1

示例数据:

df <- structure(list(diameter.cm = c(3L, 19L, 27L, 22L, 9L, 10L, 24L, 
44L, 17L, 10L), height.m = c(53.35, 13.37, 16.53, 17.8, 8.33, 
8.76, 15.62, 30.3, 14.91, 8.93)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-10L))