Question

我想将数据框（df）转换为不同的数据框（df1），其中df1的行对应于B列的出现频率（{ {1}}）。也就是说，在数据框df中，行中的值对应于它们在列{B}的列B中出现的次数，对于列的特定变量＆＃39; A＆＃39; df1。这是一个例子：

df

Answer 1

使用base-r中的table函数：

table(df)
#      B
# A    2011 2012 2013 2014
# 21    2    1    0    0
# 22    1    0    1    0
# 23    1    2    0    1

Answer 2

<div class="modal text-xs-left" id="confirmBoxModal" tabindex="-1" role="dialog" aria-labelledby="myModalLabel33" aria-hidden="true">
<div class="modal-dialog modal-xs" role="document">
    <div class="modal-content">
        <div class="modal-body">
            <b>Are you sure ?</b>
        </div>
        <div class="modal-footer">
            <button class="btn btn-warning btn-xs" data-dismiss="modal"><i class="icon-cross2"></i> No</button>
            <button id="btnConfirmBoxDelete" type="submit" data-dismiss="modal" class="btn btn-primary btn-xs"><i class="icon-check2"></i> Yes</button>
        </div>

    </div>
</div>

输出

$(".deleteAgent").click(function (e) {

            var $buttonClicked = $(this);
            var id = $buttonClicked.attr('data-id');

            $('#confirmBoxModal').modal({
                backdrop: 'static',
                keyboard: false
            })
            .one('click', '#btnConfirmBoxDelete', function (e) {
                $.ajax({
                    type: "get",
                    url: 'url',
                    contentType: "application/json; charset=utf-8",
                    data: { "ID": id },
                    datatype: "json",
                    success: function (data) {
                        toastr.success('Agent Deleted Successfully!', null, { "closeButton": true });
                        location.reload();
                    },
                    error: function () {
                        alert("Something went Wrong contact Admin.");
                    },
                    beforeSend: function () {
                        $('#loadingDiv').show();
                    },
                    complete: function () {
                    }
                });
            });
        });

Answer 3

使用dplyr和tidyr：

> library(tidyr)

输入：

> df <- read.csv(text="A,B
21,2011
21,2012
21,2011
22,2013
22,2011
23,2012
23,2011
23,2012
23,2014", header=T)

小组，总结每个小组（tally是summarise(N = n())的简写）并传播到专栏（spread）：

> df2 <- df %>% group_by(A,B) %>% tally %>% spread(B, n)
> df2[is.na(df2)] <- 0

输出：

> df2
# A tibble: 3 x 5
# Groups:   A [3]
      A `2011` `2012` `2013` `2014`
* <int>  <int>  <dbl>  <dbl>  <dbl>
1    21      2      1      0      0
2    22      1      0      1      0
3    23      1      2      0      1

或者，通过使用内置表函数并在之后使用tidyr传播（感谢用户C.Square）：

> table(df) %>% data.frame %>% spread(B, Freq)
   A 2011 2012 2013 2014
1 21    2    1    0    0
2 22    1    0    1    0
3 23    1    2    0    1

计算变量的频率

3 个答案: