Return R 中 A 列每个级别的 B 列内的 "sub-levels"

Question

我有一个如下所示的数据集：

  number  fruit status
1      1  apple   ripe
2      2  apple rotten
3      3 banana   ripe
4      4 banana rotten
5      5   pear   ripe
6      6   pear rotten
7      7  apple   ripe

 data.frame(number = 1:7,
       fruit = c(rep(c("apple","banana","pear"), each = 2),"apple"),
       status =c(rep(c("ripe", "rotten"),3),"ripe"))

我想循环 "fruit" 和 return 每个水果的 "status" 水平。也就是，弄出这样的东西：

 $apple
 [1] ripe rotten

 $banana
 [2] ripe rotten

 $pear
 [3] ripe rotten

不一定是列表；我只需要知道每个 "fruit" 级别中的级别。我的数据比示例更复杂，所以假设我不能只删除 "number" 列

我正在尝试使用应用函数或 dplyr，但我不知道如何获得它。

Answer 1

1) tapply/unique 假设只需要 status 的唯一值，可以使用此基本 R 解决方案：

with(DF, tapply(as.character(status), fruit, unique, simplify = FALSE))

给予：

$apple
[1] "ripe"   "rotten"

$banana
[1] "ripe"   "rotten"

$pear
[1] "ripe"   "rotten"

2) split 如果知道每个级别的子级别已经是唯一的，那么这个基本的 R 解决方案就足够了，并给出相同的结果。

with(DF, split(as.character(status), fruit))

3) table 另一种可能有用的输出形式是 table 显示每个级别中每个子级别的出现次数。同样，这仅使用基数 R.

m <- table(DF[-1])
m

给予：

        status
fruit    ripe rotten
  apple     1      1
  banana    1      1
  pear      1      1

我们可以使用 igraph 包创建一个二分图：

library(igraph)
g <- graph_from_incidence_matrix(m)
plot(g, layout = layout_as_bipartite)

Answer 2

你可以试试：

split(as.character(df$status), df$fruit)

$apple
[1] "ripe" "ripe"

$banana
[1] "ripe" "ripe"

$pear
[1] "ripe" "ripe"

或者如果您只想保留唯一值：

lapply(split(as.character(df$status), df$fruit), unique)

或者如果您只想查看每个水果的价值，那么您可以尝试这种dplyr可能性：

df %>%
 group_by(fruit) %>%
 summarize(type = paste(status, collapse = ", "))

  fruit  type        
  <fct>  <chr>       
1 apple  ripe, rotten
2 banana ripe, rotten
3 pear   ripe, rotten

或相同但仅考虑唯一值：

df %>%
 group_by(fruit) %>%
 summarize(type = paste(unique(status), collapse = ", "))

Return R 中 A 列每个级别的 B 列内的 "sub-levels"

Return the "sub-levels" within column B for each level of column A in R

for-loop

r

apply

spread

dplyr