我有这样的情况:
DF频率计数
List Count
R472 1
R472 1
R472 2
R472 2
R845 1
R845 2
R845 2
.... ...
我想下面的输出:
DF
List freq_of_number1 freq_of_number2
R472 2 2
R845 1 2
....
任何想法? Thnks。
我有这样的情况:
DF频率计数
List Count
R472 1
R472 1
R472 2
R472 2
R845 1
R845 2
R845 2
.... ...
我想下面的输出:
DF
List freq_of_number1 freq_of_number2
R472 2 2
R845 1 2
....
任何想法? Thnks。
这是aggregate
工作:
d <- read.table(text="List Count
R472 1
R472 1
R472 2
R472 2
R845 1
R845 2
R845 2", header=TRUE)
aggregate(Count ~ List, data=d, FUN=table)
# List Count.1 Count.2
# 1 R472 2 2
# 2 R845 1 2
编辑:
上面的代码在你提供的情况下,因为你已经接受了答案,我认为它的工作原理为您较大的情况下同样,但如果List
中的任何条目缺少Count
中的某个数字,则此简单答案将会失败。对于更一般的情况:
DF <- read.table(text="List Count
R472 1
R472 1
R472 2
R472 2
R845 1
R845 2
R845 2
R999 2", header=TRUE)
f <- function(x) {
absent <- setdiff(unique(DF$Count), x)
ab.count <- NULL
if (length(absent) > 0) {
ab.count <- rep(0, length(absent))
names(ab.count) <- absent
}
result <- c(table(x), ab.count)
result[order(names(result))]
}
aggregate(Count ~ List, data=d, FUN=f)
# List Count.1 Count.2
# 1 R472 2 2
# 2 R845 1 2
# 3 R999 0 1
编辑2:
刚看到@ JasonMorgan的答案。去接受那个。
我认为有一种更有效的方式来做到这一点,但这里有一个想法
DF <- read.table(text='List Count
R472 1
R472 1
R472 2
R472 2
R845 1
R845 2
R845 2', header=TRUE)
Freq <- lapply(split(DF, DF$Count), function(x) aggregate(.~ List, data=x, table))
counts <- do.call(cbind, Freq)[, -3]
colnames(counts) <- c('List', 'freq_of_number1', 'freq_of_number2')
counts
List freq_of_number1 freq_of_number2
1 R472 2 2
2 R845 1 2
的table
功能不起作用?
> with(DF, table(List, Count))
Count
List 1 2
R472 2 2
R845 1 2
更新:每布兰登的评论,这也能发挥作用,如果你不喜欢使用with
:
> table(DF$List, DF$Count)
+1这是正确的方法 –
'table()'是你所需要的。 '与'是不必要的。 –
很好的解决方案:d +1 –
mplourde嗨!再次感谢! – Bnf8