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这是我在这里的第一篇文章,我对编程和 R 还很陌生。所以请原谅我的愚蠢行为。
我有以下数据框:
a <- data.frame("sickness1" = c(1,1,2,3,3,5,6, 4, 4, 4),
"sickness2" = c(NA, NA, 3, 3, 4, 6, 1, 2, 5, 6),
"sickness3" = c(NA, NA, 3, 4, 4, 6, 1, 2, 5, 6),
"sickness4" = c(NA, NA, 6, 3, 4, 6, 1, 2, 5, 6))
每一行代表一个案例。每列都是一个有序的因子变量。我将变量转换为这样的因子(使用我在 stackoverflow 上找到的提示!):
a[] <- lapply(a, factor,
levels = c(1:6),
labels = c(3, 25, 50, 75, 97, 100))
我想得到以下输出:
percent sickness1 sickness2 sickness3 sickness4
1 3 1 1 1 2
2 25 1 1 1 1
3 50 2 1 1 2
4 75 1 2 1 3
5 97 1 1 1 1
6 100 2 2 3 1
我已经找到了一个非常冗长的解决方案:
# counting
ab <- ldply(lapply(a, count))
#getting it into the right format
ab2 <- dcast(
data = ab,
formula = x ~ .id,
value.var = "freq")
# changing the name of the first column
colnames(ab2)[1] <- "percent"
#deleting row 7 cause it contains the NAs which I dont want to have
ab2 <- ab2[-7,]
ab2
有没有更快更简单的方法来做到这一点?就像以某种方式使用 ddply 一样?summary(a) 给我的输出太乱了,我不知道如何操作它以使其看起来像我想要的那样。此外,我正在处理的真实数据要大得多,我必须多次执行此类操作....
最佳答案
好的,所以我发现有两种可能的解决方案:
akrun 的 Nr1:
un1 <- as.character(sort(unique(unlist(a, use.names=FALSE))))
data.frame(percent=un1,do.call(cbind,
lapply(a, function(x) table(factor(x, levels=un1)))))
alexis_laz 的 Nr.2:
鉴于我可以很容易地使数据看起来像这样:(这就是上面的数据框,其中为机构添加了一列)
a <- data.frame("institution" = c(1:10), "sickness1" = c(1,1,2,3,3,5,6, 4, 4, 4),
"sickness2" = c(NA, NA, 3, 3, 4, 6, 1, 2, 5, 6),
"sickness3" = c(NA, NA, 3, 4, 4, 6, 1, 2, 5, 6),
"sickness4" = c(NA, NA, 6, 3, 4, 6, 1, 2, 5, 6))
a[-1] <- lapply(a[-1], factor,
levels = c(1:6),
labels = c("0 to 3%","4-25%", "25-50%", "51-75%","76-97%","97-100%"))
然后我可以将这种宽数据格式转换为像这样的长数据格式:
b2 <- melt(a, id.vars = "institution")
然后正常的表函数工作:
table(b2[[3]], b2[[2]])
注意顺序很重要
非常感谢大家!
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