Question

我从R开始，我仍然在寻找语法方法。我希望获得一个缩放变量的频率，该变量的值为0到10和NA。

Id <- c(1,2,3,4,5)
ClassA <- c(1,NA,3,1,1)
ClassB <- c(2,1,1,3,3)
R <- c(5,5,7,NA,9)
S <- c(3,7,NA,9,5)
df <- data.frame(Id,ClassA,ClassB,R,S)
library(plyr)
count(df,'R')

我得到

的结果

我正在寻找

的结果

如果我有向量显示可能的结果

RAnswers <- c(0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,NA)

如何将其与数据集一起应用以获得上述结果？

Answer 1

以下是围绕table()，match()和replace()构建的基本R解决方案：

freq <- table(df$R,useNA='ifany');
freq;
##
##    5    7    9 <NA>
##    2    1    1    1
R <- c(0:10,NA);
df2 <- data.frame(R=R,freq=freq[match(R,as.integer(names(freq)))]);
df2$freq[is.na(df2$freq)] <- 0;
df2;
##     R freq
## 1   0    0
## 2   1    0
## 3   2    0
## 4   3    0
## 5   4    0
## 6   5    2
## 7   6    0
## 8   7    1
## 9   8    0
## 10  9    1
## 11 10    0
## 12 NA    1

编辑：Frank有一个更好的答案，以下是如何使用table()来获取所需输出的因素：

setNames(nm=c('R','freq'),data.frame(table(factor(df$R,levels=RAnswers,exclude=NULL))));
##       R freq
## 1     0    0
## 2     1    0
## 3     2    0
## 4     3    0
## 5     4    0
## 6     5    2
## 7     6    0
## 8     7    1
## 9     8    0
## 10    9    1
## 11   10    0
## 12 <NA>    1

Answer 2

使用包dplyr可以轻松完成这类任务。为了保持R的未使用值，你必须将R定义为因子并使用tidyr的完整函数

library(dplyr)
library(tidyr)
df %>%
    mutate(R = factor(R, levels=1:10)) %>%
    group_by(R) %>%
    summarise(freq=n()) %>%
    complete(R, fill=list(freq=0))

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2 个答案: