r - dplyr/tidyr - 根据条件汇总数据

Question

问题我正在尝试使用 dyplr & tidyr 来实现一个输出表(就像我认为的列联表)，它将这些数据汇总为频率(例如，标题、描述和正文的数量，它们是负数、中性数和正数)。我尝试了多种不同的方法，我能找到的最接近的例子是 Using Tidyr/Dplyr to summarise counts of groups of strings .但这并不合适。

示例数据数据看起来有点像……

df <- data.frame( "story_title"=c(0.0,0.0,0.0,-1.0,1.0),
                  "story_description"=c(-0.3,-0.3,-0.3,0.5,0.3),
                  "story_body"=c(-0.3,0.2,0.4,0.2,0))

期望的输出 输出看起来有点像这样，显示每个故事部分的摘要频率...

                  Negative  Neutral  Positive 
story_title              1         3        1         
story_description        3         0        2
story_body               1         1        3

(已编辑 story_body 的总数 - 感谢 Akrun)

尝试的方法

如果我是对的，那么第一步将是使用 gather reshape 数据……

df <- df %>% gather(type,score,starts_with("story"))

> df 
      type score
1        story_title   0.0
2        story_title   0.0
3        story_title   0.0
4        story_title  -1.0
5        story_title   1.0
6  story_description  -0.3
7  story_description  -0.3
8  story_description  -0.3
9  story_description   0.5
10 story_description   0.3
11        story_body  -0.3
12        story_body   0.2
13        story_body   0.4
14        story_body   0.2
15        story_body   0.0

从这里我认为它是 group_by 和 summarize 的组合，我试过了......

df %>% group_by(sentiment) %>%
          summarise(Negative = count("sentiment_title"<0),
                    Neutral  = count("sentiment_title"=0),
                    Positive  = count("sentiment_title">0)
                   )

显然这没有用。

任何人都可以帮助提供 dplyr/tidyr 解决方案(基表答案也可以用作示例)吗？

Answer 1

试试

library(dplyr)
library(tidyr)
gather(df) %>% 
      group_by(key,value= sign(value))%>%
      tally()  %>% 
      mutate(ind= factor(value, levels=c(-1,0,1), 
                    labels=c('Negative', 'Neutral', 'Positive'))) %>% 
      select(-value) %>% 
      spread(ind, n, fill=0)