R:如何通过ID变量(作为新数据框)获取两个因子变量水平的常见计数(频率)

Question

为了弄清楚这个问题，让我从我的数据框的一个小例子开始。

ID <- c(rep("first", 2), rep("second", 4), rep("third",1), rep("fourth", 3))
Var_1 <- c(rep("A",2), rep("B", 2), rep("A",3), rep("B", 2), "A")
Var_2 <- c(rep("C",2), rep("D",3) , rep("C",2),  rep("E",2), "D")
DF <- data.frame(ID, Var_1, Var_2)
> DF
       ID  Var_1 Var_2
1   first     A     C
2   first     A     C
3  second     B     D
4  second     B     D
5  second     A     D
6  second     A     C
7   third     A     C
8  fourth     B     E
9  fourth     B     E
10 fourth     A     D

有一个ID因子变量和两个因子变量，Var_1具有R=2因子水平，Var_2具有C=3因子水平。

我想获得一个带有(RxC)+1=(2x3)+1变量的新数据框，其中包含因子水平的所有组合的频率 - 分别针对 ID 变量中的每个水平，如下所示：

      ID   A.C  A.D  A.E  B.C  B.D  B.E
1  first    2    0    0    0    0    0
2 second    1    1    0    0    2    0
3  third    1    0    0    0    0    0
4 fourth    0    1    0    0    0    2

我尝试了几个功能，但结果甚至不接近这个，所以它们甚至不值得一提。在原始数据框中，我应该得到 （6x9）+1=55 个变量。

编辑：有解决方案可以单独计算一个或多个变量的因子水平，但我无法弄清楚如何对两个（或多个）变量的因子水平组合进行共同计数。现在，当我得到答案时，将解决方案实施给其他人似乎很容易，但我无法自己到达那里。

Answer 1

使用 reshape 包中的 dcast 函数（或具有增强的 dcast 函数实现的 data.table）：

library(reshape2)
dcast(DF, ID ~ paste(Var_1,Var_2,sep="."), fun.aggregate = length)

这给了：

      ID A.C A.D B.D B.E
1  first   2   0   0   0
2 fourth   0   1   0   2
3 second   1   1   2   0
4  third   1   0   0   0

Answer 2

我们可以使用 paste 创建一个结合 Var_1 和 Var_2 的变量，然后生成一个带有 ID 和新变量的列联表：

table(DF$ID,paste(DF$Var_1,DF$Var_2,sep="."))

输出

         A.C A.D B.D B.E
  first    2   0   0   0
  fourth   0   1   0   2
  second   1   1   2   0
  third    1   0   0   0

要对表行进行排序，我们需要事先factor(DF$ID,levels=c("first","second","third","fourth"))。

Answer 3

尝试

library(tidyr)
library(dplyr)
DF %>%
  unite(Var, Var_1, Var_2, sep = ".") %>%
  count(ID, Var) %>%
  spread(Var, n, fill = 0)

这给了：

#Source: local data frame [4 x 5]
#
#      ID   A.C   A.D   B.D   B.E
#  (fctr) (dbl) (dbl) (dbl) (dbl)
#1  first     2     0     0     0
#2 fourth     0     1     0     2
#3 second     1     1     2     0
#4  third     1     0     0     0