频率统计

Question

我的情况是这样的：

df

List      Count 
R472        1   
R472        1   
R472        2 
R472        2       
R845        1   
R845        2   
R845        2
....       ...

我想要以下输出：

df

List           freq_of_number1   freq_of_number2 
R472                  2                 2   
R845                  1                 2
....

有什么想法吗？唐克斯。

Answer 1

这是aggregate的工作

d <- read.table(text="List      Count 
R472        1   
R472        1   
R472        2 
R472        2       
R845        1   
R845        2   
R845        2", header=TRUE)

aggregate(Count ~ List, data=d, FUN=table)

#   List Count.1 Count.2
# 1 R472       2       2
# 2 R845       1       2

编辑：

上面的代码适用于您提供的情况，既然您已经接受了答案，我假设它也适用于较大的情况，但是如果List中的任何条目缺少Count中的一个数字，那么这个简单的答案就会失败。对于更一般的情况：

DF <- read.table(text="List      Count 
R472        1   
R472        1   
R472        2 
R472        2       
R845        1   
R845        2   
R845        2
R999        2", header=TRUE)

f <- function(x) {
    absent <- setdiff(unique(DF$Count), x)
    ab.count <- NULL
    if (length(absent) > 0) {
        ab.count <- rep(0, length(absent))
        names(ab.count) <- absent
    } 
    result <- c(table(x), ab.count)
    result[order(names(result))]
}
aggregate(Count ~ List, data=d, FUN=f)

#   List Count.1 Count.2
# 1 R472       2       2
# 2 R845       1       2
# 3 R999       0       1

编辑2：

刚刚看到@JasonMorgan的答案。去接受那个吧。

Answer 2

table函数不起作用吗？

> with(DF, table(List, Count))
      Count
List   1 2
  R472 2 2
  R845 1 2

更新:根据布兰登的评论，如果你不喜欢使用with，这也是可行的

> table(DF$List, DF$Count)

Answer 3

我认为有一种更有效的方法，但这里有一个想法

DF <- read.table(text='List      Count 
R472        1   
R472        1   
R472        2 
R472        2       
R845        1   
R845        2   
R845        2', header=TRUE)



Freq <- lapply(split(DF, DF$Count), function(x) aggregate(.~ List, data=x, table ))
counts <- do.call(cbind, Freq)[, -3]
colnames(counts) <- c('List', 'freq_of_number1', 'freq_of_number2')
counts
List freq_of_number1 freq_of_number2
1 R472               2               2
2 R845               1               2