根据另一列计算列中出现的次数

Question

我在R中有一个数据，其中每一个观察都是一篇论文。“大陆”栏表示论文所关注的大陆，“影响”栏表示它提到的“影响”(0表示未提及)。

看起来是这样的：

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​

我想做的是：

​

通过以下操作，我成功地生成了第二张图片中的数据：

water <- with(df,tapply(Water,Continent,FUN=sum))
colnames(water) <- "Water"

temp<- with(df,tapply(Temperature,Continent,FUN=sum))
colnames(temp) <- "Temperature")

new.df <- cbind(water,temp)
new.df2 <- cbind(newColName = rownames(new.df), new.df)
rownames(new.df) <- 1:nrow(new.df)


new.df2 <- melt(new.df2)
names(new.df2) <- c("Continent", "Impact", "Occurrences")

然而，我有50个专栏，我想要这样做，并正在努力寻找一个方法，可以简洁地做到这一点。总之，我想做的是找到一个简单的方法：

1. 将每个“影响”列(除纸号和大陆栏外)由大陆列
2. 熔化，以便对每个大陆和每个影响告诉我在该大陆

中出现的影响次数。

Answer 1

我认为tidyverse方法应该是这样的，但是如果不对一部分数据进行测试，很难确定：

tidyr::pivot_longer(
  df1, 
  -c(`paper#`, Continent), 
  names_to = "Impact", 
  values_to = "Occurrences"
) %>% 
  dplyr::group_by(Continent, Impact) %>% 
  dplyr::summarise(Occurrences = sum(Occurrences))