data.table 中的行制表

Question

有一个 data.table 如下:

   station       w_1       w_2
1:    1757     ar_2d lm_h_step
2:    2171 lm_h_step lm_h_step
3:    2812 lm_h_step lm_h_step
4:    4501 lm_h_step lm_h_step
5:    4642     ar_2d lm_h_step
6:    5029     ar_2d lm_h_step
7:    5480 lm_h_step lm_h_step
8:    5779     ar_2d     ar_2d
9:    5792     ar_1d     ar_2d

我想列出每个站的方法的频率。
所以预期的结果是

          1757  2171  2812 ...
lm_h_step    1     2     2
ar_2d        1     0     0 
ar_1d        0     0     0 ...

到目前为止我已经尝试过:

apply(dat,1,table)

正在产生正确的结果，但格式不正确。

有什么想法吗？

数据输出:

structure(list(station = c(1757L, 2171L, 2812L, 4501L, 4642L, 
                           5029L, 5480L, 5779L, 5792L), w_1 = c("ar_2d", "lm_h_step", "lm_h_step", 
                                                                "lm_h_step", "ar_2d", "ar_2d", "lm_h_step", "ar_2d", "ar_2d"), 
               w_2 = c("lm_h_step", "lm_h_step", "lm_h_step", "lm_h_step", 
                       "lm_h_step", "lm_h_step", "lm_h_step", "ar_2d", "ar_2d")), .Names = c("station", 
                                                                                             "w_1", "w_2"), class = c("data.table", "data.frame"), row.names = c(NA, 
                                                                                                                                                                 -9L))

Answer 1

尝试dcast/melt组合

对于data.table v >= 1.9.5使用这个

dcast(melt(dat, "station"), value ~ station, length)
#        value 1757 2171 2812 4501 4642 5029 5480 5779 5792
# 1:     ar_1d    0    0    0    0    0    0    0    0    1
# 2:     ar_2d    1    0    0    0    1    1    0    2    1
# 3: lm_h_step    1    2    2    2    1    1    2    0    0

---

对于 data.table v < 1.9.5，您还需要加载 reshape2 并显式使用 dcast.data。 table (因为 reshape2::dcast 不是通用的并且没有 dcast.data.table 方法)。

另一方面，

reshape2::melt 是通用的(请参阅methods(melt))并具有 melt.data.table > 方法，这样你就不需要告诉它任何东西。它会根据dat

的 class知道你想使用哪种方法

require(reshape2)
dcast.data.table(melt(dat, "station"), value ~ station, length)
#        value 1757 2171 2812 4501 4642 5029 5480 5779 5792
# 1:     ar_1d    0    0    0    0    0    0    0    0    1
# 2:     ar_2d    1    0    0    0    1    1    0    2    1
# 3: lm_h_step    1    2    2    2    1    1    2    0    0

---

如果您对严格使用 data.table 方法不挑剔，您还可以使用 reshape2::recast (请参阅@shadows 注释)，它是上面的解决方案，但使用 reshape2::dcast 而不是 dcast.data.table，因此将返回一个 data.frame 对象而不是 >数据表

recast(dat, value ~ station, id.var = "station", length)
#       value 1757 2171 2812 4501 4642 5029 5480 5779 5792
# 1     ar_1d    0    0    0    0    0    0    0    0    1
# 2     ar_2d    1    0    0    0    1    1    0    2    1
# 3 lm_h_step    1    2    2    2    1    1    2    0    0