使用 purrr::map 对列进行分组并获取频率

Question

我正在尝试使用 tidyverse 代码获取多列的交叉表。

示例数据：

df <- data.frame(col1=c("a", "b", "c", "c"), col2=c(NA, "d", "d","e"))  %>%
  mutate_all(as.character)
df
  col1 col2
1    a <NA>
2    b    d
3    c    d
4    c    e

使用应用，我将执行以下操作：

apply(df, 2, function(x) data.frame(table(x)))

我试过下面的代码，但不起作用：

df %>% 
  map_df(function(.x) {
    group_by(.x) %>% summarise(n=n()) %>% print()
    })

Answer 1

在 tidyverse 中，您可以通过多种方式完成此操作。

column-wise 使用 purrr::map

library(dplyr)
purrr::map(names(df), ~df %>% count(.data[[.x]]))

获取长格式的数据，然后对每列和值进行统计

df %>%
  tidyr::pivot_longer(cols = everything()) %>%
  count(name, value)

Answer 2

可以使用 purrr::map 来完成，如下所示：

library(purrr)

map(df, ~as.data.frame(table(.x)))

#> $col1
#>   .x Freq
#> 1  a    1
#> 2  b    1
#> 3  c    2
#> 
#> $col2
#>   .x Freq
#> 1  d    2
#> 2  e    1

Answer 3

选项lapply

lapply(df, function(x) as.data.frame(table(x)))

使用 purrr::map 对列进行分组并获取频率

Grouping columns and getting frequency using purrr::map

r

dataframe

purrr

frequency-table