Question

我目前有一个数据框，其中包含一个因子和多个逻辑变量（在某种程度上对应于单个变量的各种条件，但不相互排斥）。

通过简单的比较，我想计算来自不同类型人的汽车，但有人可以拥有各种汽车。而且我要说我也想计算他们的手机类型（也不要互相排斥）。

虚拟数据：

data = data.frame(Profession = c("Manager", "Manager", "Developer", "Developer"), Ford = c(T, F, F, T), Renault = c(F, T, T, F), Ferrari = c(T, F, F, F), iPhone = c(T, T, T, F), Android = c(T, T, F, T))

#   Profession  Ford Renault Ferrari iPhone Android
# 1    Manager  TRUE   FALSE    TRUE   TRUE    TRUE
# 2    Manager FALSE    TRUE   FALSE   TRUE    TRUE
# 3  Developer FALSE    TRUE   FALSE   TRUE   FALSE
# 4  Developer  TRUE   FALSE   FALSE  FALSE    TRUE

我想获得一份列联表，其中列出了专业人士的汽车和电话类型。当然，我对所有FALSE（或NA）值都不感兴趣。理想情况下，我想将它呈现在一个具有变量层次结构的表中，例如：

          Manager Developer (Total)
Car
- Ford          1         1       2
- Renault       1         1       2
- Ferrari       1         0       1
Phone
- iPhone        2         1       3
- Android       2         1       3

我曾试图弄乱table，但我必须承认我迷失了，不知道从哪里开始。

Answer 1

您也可以使用reshape2包执行此操作。

recast(dat, variable ~ Profession, id.var = 1, fun=sum, margins="Profession")

#   variable Developer Manager (all)
# 1     Ford         1       1     2
# 2  Renault         1       1     2
# 3  Ferrari         0       1     1
# 4   iPhone         1       2     3
# 5  Android         1       2     3

recast只需一步即可完成此操作，但要了解变量名称在公式中的原因，请查看

melt(dat, 1)

然后

dcast(melt(dat, 1), variable ~ Profession, value.var='value', fun=sum)

Answer 2

这应该有效：

# split the data by profession, result is a list with a dataframe for every profession
data2 = split(data[, -1], data$Profession)
# colSums is then equal to the frequencies per Ford, Renault, etc.
# that is binded into a dataframe for convenience
tb = data.frame(lapply(data2, colSums))
# add a column for total
tb$Total = rowSums(tb)

从R中的多个逻辑变量创建列联表

2 个答案: